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Anomaliedetektion durch Neuronale Netze
In der heutigen Technologiewelt ist die Anomalieerkennung essentiell für Systemintegrität und -sicherheit. Durch die Erkennung ungewöhnlicher Muster können Unternehmen Risiken minimieren. Neuronale Netze, ein Bereich des maschinellen Lernens, sind hierbei besonders effektiv. Dieser Artikel beleuchtet den Einsatz neuronaler Netze in der Anomaliedetektion und deren Bedeutung im maschinellen Lernen.
Was sind Anomalien?
Anomalien, die auch als Ausreisser bezeichnet werden, sind Datenpunkte, die signifikant vom normalen oder erwarteten Verhalten eines Systems oder Datensatzes abweichen. Sie können auf verschiedene Probleme hinweisen, von Sicherheitsverletzungen und Betrugserkennung bis hin zu Geräteausfällen und Mängeln in Fertigungsprozessen.
Es gibt verschiedene Formen von Anomalien, z. B. punktuelle Anomalien (einzelne Datenpunkte, die weit von der Norm abweichen), kontextuelle Anomalien (Datenpunkte, die nur in bestimmten Kontexten anomal sind) und kollektive Anomalien (Gruppen von Datenpunkten, die zusammen betrachtet ein ungewöhnliches Verhalten zeigen). Die Identifizierung dieser Anomalien ist wichtig, um Probleme zu verhindern und zu lösen, bevor sie eskalieren.
Warum brauchen wir maschinelles Lernen bei der Erkennung von Anomalien?
Herkömmliche Methoden zur Erkennung von Anomalien, die sich auf feste Schwellenwerte oder vordefinierte Regeln stützen, greifen oft zu kurz, wenn es um komplexe, dynamische oder grosse Datensätze geht. Maschinelles Lernen, insbesondere neuronale Netze, bieten eine robustere und anpassungsfähigere Lösung. Hier ist der Grund, warum es unverzichtbar ist:
Komplexe Muster
Neuronale Netze zeichnen sich durch die Erfassung komplexer Muster und Beziehungen in Daten aus. Sie können das normale Verhalten eines Systems erlernen, indem sie historische Daten analysieren und Anomalien anhand von Abweichungen von diesem erlernten Muster erkennen.
Merkmalsextraktion
Neuronale Netze können automatisch relevante Merkmale aus Rohdaten extrahieren, wodurch sich die Notwendigkeit einer manuellen Merkmalserfassung verringert. Diese Fähigkeit ist besonders wertvoll, wenn es um unstrukturierte Daten wie Bilder, Texte oder Sensormesswerte geht.
Anpassungsfähigkeit
Die Erkennung von Anomalien ist keine Aufgabe, die für alle Fälle gleich gut geeignet ist. Neuronale Netze können sich an sich ändernde Datenverteilungen und sich entwickelnde Anomalien anpassen, wodurch sie sich für dynamische Systeme und Echtzeitüberwachung eignen.
Skalierbarkeit
In der heutigen datengesteuerten Welt nimmt die Menge der Daten ständig zu. Neuronale Netze können grosse Datenmengen verarbeiten und effektiv skalieren, sodass auch grosse Systeme auf Anomalien überwacht werden können.
Reduzierung von False Positives
Herkömmliche Methoden erzeugen oft eine hohe Anzahl von Fehlalarmen. Neuronale Netze können trainiert werden, um Fehlalarme zu reduzieren, indem sie zwischen harmlosen Abweichungen und echten Anomalien unterscheiden.
Wie funktioniert die auf neuronalen Netzwerken basierende Anomalieerkennung?
Das Konzept der Anomalieerkennung ist in verschiedenen Bereichen weit verbreitet, darunter Cybersicherheit und Unternehmens-IT. Im Wesentlichen geht es dabei um die Anwendung von KI-Modellen und Datenanalysen, um Abweichungen in realen Daten im Vergleich zu vorhergesagten Werten zu messen. Die Erkennung von Anomalien dient einem doppelten Zweck:
Aufdeckung der Problemursachen
Wenn die Abweichung zwischen den vorhergesagten Daten und den tatsächlichen Messungen einen vordefinierten Schwellenwert überschreitet, werden die tatsächlichen Daten als Anomalie oder Ausreisser markiert. Dieser Prozess veranlasst Datenanalysten und Entscheidungsträger dazu, die der Anomalie zugrunde liegenden Faktoren zu untersuchen.
Vorhersage zukünftiger Trends
Die Erkennung von Anomalien beschränkt sich nicht nur auf die Identifizierung von Ausreissern. Sie versetzt Unternehmen auch in die Lage, künftige Trends zu antizipieren, indem Abweichungen vom erwarteten Verhalten analysiert werden.
In der Praxis ist es nach wie vor ein mühsames Unterfangen, ein universelles Modell zu entwickeln, das das Verhalten komplexer realer Systeme umfassend charakterisiert. Diese Systeme, wie z. B. der Netzwerkverkehr innerhalb einer IT-Infrastruktur, werden durch vielfältige Einflüsse bestimmt, darunter die Leistung von Hard- und Software, das Verhalten der Benutzer und die komplexe Dynamik des globalen Datenroutings.
Die Herausforderung besteht darin, das komplizierte Zusammenspiel dieser Faktoren genau zu erfassen. Datengesteuerte Unternehmen überwinden diese Hürde, indem sie sich auf greifbare Daten aus realen Interaktionen stützen, die häufig durch Überwachungslösungen wie synthetische Überwachung und Überwachung von realen Benutzern gesammelt werden. Diese empirischen Daten bilden die Grundlage für die Erstellung eines Datenmodells oder die Schaffung eines allgemeinen Rahmens, der den vorherrschenden Faktoren und Einschränkungen gerecht wird. Dieser Rahmen dient als Referenzpunkt für die Ermittlung von Anomalien und Abweichungen von der Norm.
Fazit
Neuronale Netze haben die Erkennung von Anomalien revolutioniert, indem sie ein leistungsfähiges Werkzeug zur Identifizierung von Ausreissern und Unregelmässigkeiten in komplexen Datensätzen bieten. Ihre Fähigkeit, komplizierte Muster zu erfassen, sich an veränderte Datenverteilungen anzupassen und grosse Datenmengen zu verarbeiten, macht sie in der heutigen datengesteuerten Welt unverzichtbar. Im Zuge des technologischen Fortschritts wird die Bedeutung der Anomalieerkennung und die Rolle neuronaler Netze dabei weiter zunehmen. Ganz gleich, ob Sie Ihr Unternehmen vor Sicherheitsbedrohungen schützen, die Qualität von Fertigungsprozessen sicherstellen oder einfach nur die Effizienz Ihrer Abläufe verbessern wollen – neuronale Netze unterstützen Sie bei der Erkennung von Anomalien und Ausreissern.
Die Autorin
Diana Tahchieva
Senior Scientist / Senior Method Developer
