人工智能在異常檢測中的作用

　　人工智能(AI)近年來取得了重大進(jìn)展強大的功能，徹底改變了各個(gè)行業(yè)，也改變了我們的生活和工作方式充分發揮。人工智能產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響的一個(gè)領(lǐng)域是異常檢測與時俱進，這是網(wǎng)絡(luò)安全、金融解決方案、醫(yī)療保健和制造等許多領(lǐng)域的關(guān)鍵流程更優質。異常檢測涉及識(shí)別數(shù)據(jù)中偏離常態(tài)的異常模式或異常值，這可能表明潛在的問題或威脅初步建立。隨著每天生成的數(shù)據(jù)量不斷增加貢獻法治，傳統(tǒng)的人工異常檢測方法已經(jīng)不能滿足需求。人工智能技術(shù)已成為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)的強(qiáng)大解決方案新的力量，使組織能夠更有效技術研究、更準(zhǔn)確地檢測異常是目前主流。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集分享，在自動(dòng)化異常檢測中起著重要作用。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分析大量數(shù)據(jù)并學(xué)習(xí)識(shí)別模式便利性，從而可以識(shí)別人類分析師可能不容易識(shí)別的異常情況開展研究。異常檢測中使用了多種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)信息化、非監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)力量。

　　監(jiān)督學(xué)習(xí)涉及使用標(biāo)記數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，其中每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都與特定類別或標(biāo)簽相關(guān)聯(lián)。在異常檢測的上下文中方式之一，標(biāo)簽通常代表正常或異常行為深刻認識。訓(xùn)練模型后首要任務，其可用于將新的未標(biāo)記數(shù)據(jù)點(diǎn)分類為正常或異常新型儲能。然而深入實施，獲得標(biāo)記數(shù)據(jù)既耗時(shí)又昂貴，這使得監(jiān)督學(xué)習(xí)在某些情況下不太可行不同需求。

　　另一方面業務指導，無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標(biāo)記數(shù)據(jù)新品技。相反，其依賴于數(shù)據(jù)的固有結(jié)構(gòu)來識(shí)別模式創造性，并將相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)分組在一起保持穩定。在異常檢測中，無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法能力，如聚類和自動(dòng)編碼器，可用于識(shí)別不適合任何組的數(shù)據(jù)點(diǎn)，表明其可能是異常還不大。當(dāng)標(biāo)記數(shù)據(jù)稀缺或異常性質(zhì)未知時(shí)好宣講，此種方法特別有用。

　　半監(jiān)督學(xué)習(xí)結(jié)合了監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的要素特性。其使用少量標(biāo)記數(shù)據(jù)來指導(dǎo)學(xué)習(xí)過程服務機製，同時(shí)仍然利用未標(biāo)記數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。這種方法在獲取大量標(biāo)記數(shù)據(jù)具有挑戰(zhàn)性的情況下可能是有利的共創輝煌，但可以使用一些標(biāo)記示例來提供指導(dǎo)培訓。

　　人工智能的異常檢測在各個(gè)行業(yè)都有大量應(yīng)用。例如使用，在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，人工智能可以通過分析網(wǎng)絡(luò)流量和用戶行為來幫助識(shí)別可疑活動(dòng)或潛在違規(guī)行為。這使組織能夠更快地檢測和響應(yīng)威脅建言直達，最大限度地減少網(wǎng)絡(luò)攻擊造成的潛在損害大幅拓展。

　　在金融領(lǐng)域，人工智能可用于檢測欺詐交易大部分、內(nèi)幕交易或其他可能表明金融不當(dāng)行為的違規(guī)行為重要工具。通過識(shí)別這些異常情況，金融機(jī)構(gòu)可以采取適當(dāng)?shù)拇胧﹣斫档惋L(fēng)險(xiǎn)并保護(hù)其客戶更加堅強。

　　醫(yī)療保健是另一個(gè)可以從人工智能驅(qū)動(dòng)的異常檢測中受益的行業(yè)提供有力支撐。例如，人工智能可以分析醫(yī)學(xué)圖像配套設備，以識(shí)別可能表明存在疾病或狀況的異常結(jié)構(gòu)或模式發展成就。這可以幫助醫(yī)療保健專業(yè)人員做出更準(zhǔn)確的診斷，并為患者提供更好的治療建議。

　　在制造業(yè)中優勢，人工智能可用于監(jiān)控設(shè)備并檢測磨損跡象或潛在故障。通過及早發(fā)現(xiàn)這些問題，企業(yè)可以在嚴(yán)重故障發(fā)生之前安排維護(hù)或維修加強宣傳，從而減少停機(jī)時(shí)間，并提高整體效率對外開放。

　　總之互動式宣講，人工智能已成為異常檢測的重要工具組建，提供更準(zhǔn)確、更有效的方法來識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常模式或異常值結構。通過利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)深入交流研討，如監(jiān)督式、無監(jiān)督式和半監(jiān)督式學(xué)習(xí)效果較好，人工智能可以幫助各行各業(yè)的組織更有效地檢測異常并解決潛在問題或威脅集聚效應。隨著人工智能的不斷發(fā)展，其在異常檢測中的作用可能會(huì)變得更加重要重要平臺，從而推動(dòng)這一關(guān)鍵領(lǐng)域的進(jìn)一步創(chuàng)新和改進(jìn)相互融合。

來源：千家網(wǎng)