Průvodce, jak zabránit narušení sítě

Data jsou nepostradatelnou součástí podniků a organizací a jsou hodnotná pouze tehdy, jsou-li správně strukturována a efektivně spravována.

Podle statistik dnes 95 % podniků považuje správu a strukturování nestrukturovaných dat za problém.

Zde přichází na řadu dolování dat. Je to proces objevování, analýzy a získávání smysluplných vzorců a cenných informací z velkých souborů nestrukturovaných dat.

Společnosti používají software k identifikaci vzorců ve velkých dávkách dat, aby se dozvěděly více o svých zákaznících a cílové skupině a vytvořily obchodní a marketingové strategie ke zlepšení prodeje a snížení nákladů.

Kromě této výhody jsou nejdůležitějšími aplikacemi dolování dat detekce podvodů a anomálií.

Tento článek vysvětluje detekci anomálií a dále zkoumá, jak může pomoci zabránit narušení dat a narušení sítě, aby byla zajištěna bezpečnost dat.

Co je detekce anomálií a její typy?

Zatímco dolování dat zahrnuje hledání vzorců, korelací a trendů, které se vzájemně propojují, je to skvělý způsob, jak najít anomálie nebo odlehlé datové body v síti.

Anomálie v dolování dat jsou datové body, které se liší od ostatních datových bodů v datové sadě a odchylují se od běžného vzorce chování datové sady.

Anomálie lze klasifikovat do různých typů a kategorií, včetně:

• Změny v událostech: Odkazují na náhlé nebo systematické změny oproti předchozímu normálnímu chování.
• Odlehlé hodnoty: Malé anomální vzorce objevující se nesystematicky při sběru dat. Ty lze dále rozdělit na globální, kontextové a kolektivní odlehlé hodnoty.
• Drift: Postupná, nesměrová a dlouhodobá změna v souboru dat.

Detekce anomálií je tedy technika zpracování dat, která je velmi užitečná pro odhalování podvodných transakcí, zpracování případových studií s vysokou třídou nerovnováhy a detekci nemocí za účelem vytvoření robustních modelů datové vědy.

Společnost může například chtít analyzovat svůj peněžní tok, aby našla abnormální nebo opakující se transakce na neznámý bankovní účet, aby odhalila podvody a provedla další vyšetřování.

Výhody detekce anomálií

Detekce anomálií chování uživatelů pomáhá posílit bezpečnostní systémy a činí je přesnějšími a přesnějšími.

Analyzuje a dává smysl různým informacím, které poskytují bezpečnostní systémy k identifikaci hrozeb a potenciálních rizik v rámci sítě.

Zde jsou výhody detekce anomálií pro společnosti:

• Detekce kybernetických bezpečnostních hrozeb a narušení dat v reálném čase, protože její algoritmy umělé inteligence (AI) neustále skenují vaše data a zjišťují neobvyklé chování.
• Díky tomu je sledování anomálních aktivit a vzorů rychlejší a jednodušší než manuální detekce anomálií, což snižuje pracnost a čas potřebný k vyřešení hrozeb.
• Minimalizuje operační rizika tím, že identifikuje provozní chyby, jako jsou náhlé poklesy výkonu, dříve, než k nim vůbec dojde.
• Pomáhá eliminovat velké obchodní škody tím, že rychle detekuje anomálie, protože bez systému detekce anomálií může společnostem trvat týdny a měsíce, než budou identifikovat potenciální hrozby.

Detekce anomálií je tedy obrovským přínosem pro podniky, které uchovávají rozsáhlé sady zákaznických a obchodních dat, aby našly příležitosti k růstu a odstranily bezpečnostní hrozby a provozní úzká místa.

Techniky detekce anomálií

Detekce anomálií využívá několik procedur a algoritmů strojového učení (ML) ke sledování dat a detekci hrozeb.

Zde jsou hlavní techniky detekce anomálií:

#1. Techniky strojového učení

Techniky strojového učení využívají k analýze dat a detekci anomálií algoritmy ML. Mezi různé typy algoritmů strojového učení pro detekci anomálií patří:

• Shlukovací algoritmy
• Klasifikační algoritmy
• Algoritmy hlubokého učení

A běžně používané techniky ML pro detekci anomálií a hrozeb zahrnují podpůrné vektorové stroje (SVM), shlukování k-means a automatické kodéry.

#2. Statistické techniky

Statistické techniky používají statistické modely k detekci neobvyklých vzorců (jako jsou neobvyklé výkyvy ve výkonu konkrétního stroje) v datech, aby se zjistily hodnoty, které spadají mimo rozsah očekávaných hodnot.

Mezi běžné techniky detekce statistických anomálií patří testování hypotéz, IQR, Z-skóre, modifikované Z-skóre, odhad hustoty, boxplot, analýza extrémních hodnot a histogram.

#3. Techniky dolování dat

Techniky dolování dat využívají techniky klasifikace dat a shlukování k nalezení anomálií v sadě dat. Některé běžné techniky dolování dat anomálií zahrnují spektrální shlukování, shlukování založené na hustotě a analýzu hlavních komponent.

Algoritmy dolování dat shlukování se používají k seskupování různých datových bodů do shluků na základě jejich podobnosti při hledání datových bodů a anomálií spadajících mimo tyto shluky.

Na druhou stranu klasifikační algoritmy přidělují datové body konkrétním předdefinovaným třídám a detekují datové body, které do těchto tříd nepatří.

#4. Techniky založené na pravidlech

Jak název napovídá, techniky detekce anomálií založené na pravidlech používají sadu předem určených pravidel k nalezení anomálií v datech.

Tyto techniky jsou poměrně snadnější a jednodušší na nastavení, ale mohou být neflexibilní a nemusí být účinné při přizpůsobování se měnícímu se chování a vzorcům dat.

Můžete například snadno naprogramovat systém založený na pravidlech tak, aby označil transakce přesahující určitou částku v dolarech za podvodné.

#5. Techniky specifické pro doménu

K detekci anomálií v konkrétních datových systémech můžete použít techniky specifické pro doménu. I když však mohou být vysoce účinné při detekci anomálií ve specifických doménách, mohou být méně účinné v jiných doménách mimo specifikovanou doménu.

Například pomocí technik specifických pro doménu můžete navrhnout techniky speciálně pro nalezení anomálií ve finančních transakcích. Nemusí však fungovat při hledání anomálií nebo poklesu výkonu ve stroji.

Potřeba strojového učení pro detekci anomálií

Strojové učení je velmi důležité a velmi užitečné při detekci anomálií.

Dnes většina společností a organizací vyžadujících detekci odlehlých hodnot pracuje s obrovským množstvím dat, od textu, informací o zákaznících a transakcích až po mediální soubory, jako jsou obrázky a video obsah.

Procházet všechny bankovní transakce a data generovaná každou sekundu ručně, abyste získali smysluplný přehled, je téměř nemožné. Většina společností navíc čelí výzvám a velkým potížím při strukturování nestrukturovaných dat a smysluplném uspořádání dat pro analýzu dat.

To je místo, kde nástroje a techniky, jako je strojové učení (ML), hrají obrovskou roli při shromažďování, čištění, strukturování, uspořádání, analýze a ukládání obrovských objemů nestrukturovaných dat.

Techniky a algoritmy strojového učení zpracovávají velké soubory dat a poskytují flexibilitu pro použití a kombinování různých technik a algoritmů, aby bylo dosaženo nejlepších výsledků.

Kromě toho strojové učení také pomáhá zefektivnit procesy detekce anomálií pro aplikace v reálném světě a šetří cenné zdroje.

Zde jsou některé další výhody a důležitost strojového učení při detekci anomálií:

• Usnadňuje detekci škálování anomálií automatizací identifikace vzorů a anomálií bez nutnosti explicitního programování.
• Algoritmy strojového učení jsou vysoce adaptabilní na měnící se vzory datových sad, díky čemuž jsou vysoce efektivní a odolné s časem.
• Snadno si poradí s velkými a komplexními datovými sadami, díky čemuž je detekce anomálií účinná i přes složitost datové sady.
• Zajišťuje včasnou identifikaci a detekci anomálií tím, že identifikuje anomálie hned, jak k nim dojde, což šetří čas a zdroje.
• Systémy detekce anomálií založené na strojovém učení pomáhají dosáhnout vyšší úrovně přesnosti detekce anomálií ve srovnání s tradičními metodami.

Detekce anomálií ve spojení se strojovým učením tak pomáhá rychleji a včasněji detekovat anomálie, aby se zabránilo bezpečnostním hrozbám a nebezpečným narušením.

Algoritmy strojového učení pro detekci anomálií

Anomálie a odlehlé hodnoty v datech můžete detekovat pomocí různých algoritmů dolování dat pro klasifikaci, shlukování nebo učení asociačních pravidel.

Obvykle jsou tyto algoritmy dolování dat klasifikovány do dvou různých kategorií – algoritmy učení pod dohledem a bez dozoru.

Učení pod dohledem

Učení pod dohledem je běžný typ výukového algoritmu, který se skládá z algoritmů, jako jsou podpůrné vektorové stroje, logistická a lineární regrese a klasifikace do více tříd. Tento typ algoritmu je trénován na označených datech, což znamená, že jeho trénovací datový soubor zahrnuje jak normální vstupní data, tak odpovídající správný výstup nebo anomální příklady pro konstrukci prediktivního modelu.

Jeho cílem je tedy vytvářet předpovědi výstupu pro neviditelná a nová data na základě vzorů trénovacích datových sad. Aplikace algoritmů řízeného učení zahrnují rozpoznávání obrazu a řeči, prediktivní modelování a zpracování přirozeného jazyka (NLP).

Učení bez dozoru

Učení bez dozoru není trénováno na žádných označených datech. Místo toho odhaluje komplikované procesy a základní datové struktury, aniž by poskytoval vedení trénovacího algoritmu a místo toho, aby dělal konkrétní předpovědi.

Aplikace algoritmů učení bez dozoru zahrnují detekci anomálií, odhad hustoty a kompresi dat.

Nyní se podívejme na některé oblíbené algoritmy detekce anomálií založené na strojovém učení.

Místní odlehlý faktor (LOF)

Local Outlier Factor neboli LOF je algoritmus detekce anomálií, který zvažuje místní hustotu dat, aby určil, zda je datový bod anomálií.

Zdroj: scikit-learn.org

Porovnává místní hustotu položky s místními hustotami jejích sousedů, aby analyzovala oblasti s podobnou hustotou a položky s srovnatelně nižší hustotou než jejich sousedé – což nejsou nic jiného než anomálie nebo odlehlé hodnoty.

Jednoduše řečeno, hustota obklopující odlehlou nebo anomální položku se liší od hustoty kolem jejích sousedů. Proto se tento algoritmus také nazývá algoritmus detekce odlehlých hodnot založený na hustotě.

K-Nearest Neighbor (K-NN)

K-NN je nejjednodušší klasifikační a kontrolovaný algoritmus detekce anomálií, který se snadno implementuje, ukládá všechny dostupné příklady a data a klasifikuje nové příklady na základě podobností v metrikách vzdálenosti.

Zdroj: directiondatascience.com

Tento klasifikační algoritmus se také nazývá líný žák, protože ukládá pouze označená tréninková data – aniž by během tréninkového procesu dělal cokoli jiného.

Když přijde nový neoznačený trénovací datový bod, algoritmus se podívá na K-nejbližší nebo nejbližší trénovací datové body, aby je použil ke klasifikaci a určení třídy nového neoznačeného datového bodu.

Algoritmus K-NN používá k určení nejbližších datových bodů následující metody detekce:

• Euklidovská vzdálenost k měření vzdálenosti pro spojitá data.
• Hammingova vzdálenost pro měření blízkosti nebo „blízkosti“ dvou textových řetězců pro diskrétní data.

Zvažte například, že vaše tréninkové datové sady se skládají ze dvou označení třídy, A a B. Pokud přijde nový datový bod, algoritmus vypočítá vzdálenost mezi novým datovým bodem a každým z datových bodů v datové sadě a vybere body. které jsou co do počtu nejblíže novému datovému bodu.

Předpokládejme tedy, že K=3 a 2 ze 3 datových bodů jsou označeny jako A, pak je nový datový bod označen jako třída A.

Algoritmus K-NN tedy funguje nejlépe v dynamických prostředích s častými požadavky na aktualizaci dat.

Jedná se o oblíbený algoritmus detekce anomálií a dolování textu s aplikacemi ve financích a podnicích pro detekci podvodných transakcí a zvýšení míry odhalování podvodů.

Support Vector Machine (SVM)

Support vector machine je řízený algoritmus pro detekci anomálií založený na strojovém učení, který se většinou používá v regresních a klasifikačních problémech.

Používá multidimenzionální nadrovinu k rozdělení dat do dvou skupin (nové a normální). Nadrovina tedy funguje jako rozhodovací hranice, která odděluje normální pozorování dat a nová data.

Zdroj: www.analyticsvidhya.com

Vzdálenost mezi těmito dvěma datovými body se označuje jako okraje.

Protože cílem je zvětšit vzdálenost mezi dvěma body, SVM určí nejlepší nebo optimální nadrovinu s maximální rezervou, aby byla vzdálenost mezi dvěma třídami co největší.

Pokud jde o detekci anomálií, SVM vypočítá okraj pozorování nového datového bodu z nadroviny, aby je klasifikoval.

Pokud rezerva překročí nastavený práh, klasifikuje nové pozorování jako anomálii. Současně, pokud je rozpětí menší než prahová hodnota, je sledování klasifikováno jako normální.

Algoritmy SVM jsou tedy vysoce účinné při zpracování vysoce dimenzionálních a komplexních souborů dat.

Izolační les

Isolation Forest je algoritmus detekce anomálií strojového učení bez dozoru založený na konceptu klasifikátoru náhodného lesa.

Zdroj: betterprogramming.pub

Tento algoritmus zpracovává náhodně podvzorkovaná data v sadě dat ve stromové struktuře na základě náhodných atributů. Konstruuje několik rozhodovacích stromů k izolaci pozorování. A považuje konkrétní pozorování za anomálii, pokud je izolováno na menším počtu stromů na základě míry kontaminace.

Jednoduše řečeno, algoritmus izolačního lesa rozděluje datové body do různých rozhodovacích stromů – zajišťuje, že každé pozorování bude izolované od jiného.

Anomálie obvykle leží mimo shluk datových bodů, což usnadňuje identifikaci anomálií ve srovnání s normálními datovými body.

Algoritmy izolačních lesů mohou snadno pracovat s kategorickými a numerickými daty. V důsledku toho se rychleji trénují a jsou vysoce účinné při odhalování anomálií ve velkých rozměrech a velkých souborech dat.

Rozsah interkvartilní

Mezikvartilní rozsah nebo IQR se používá k měření statistické variability nebo statistické disperze k nalezení anomálních bodů v souborech dat jejich rozdělením do kvartilů.

Zdroj: morioh.com

Algoritmus seřadí data ve vzestupném pořadí a rozdělí sadu na čtyři stejné části. Hodnoty oddělující tyto části jsou Q1, Q2 a Q3 – první, druhý a třetí kvartil.

Zde je percentilové rozložení těchto kvartilů:

• Q1 znamená 25. percentil dat.
• Q2 znamená 50. percentil dat.
• Q3 znamená 75. percentil dat.

IQR je rozdíl mezi třetím (75.) a prvním (25.) percentilovým souborem dat, který představuje 50 % dat.

Použití IQR pro detekci anomálií vyžaduje, abyste vypočítali IQR vaší datové sady a definovali spodní a horní hranici dat, abyste našli anomálie.

• Dolní hranice: Q1 – 1,5 * IQR
• Horní hranice: Q3 + 1,5 * IQR

Pozorování spadající mimo tyto hranice se obvykle považují za anomálie.

Algoritmus IQR je účinný pro datové sady s nerovnoměrně distribuovanými daty a tam, kde distribuce není dobře pochopena.

Závěrečná slova

Nezdá se, že by se rizika kybernetické bezpečnosti a narušení dat v nadcházejících letech omezila – a očekává se, že toto rizikové odvětví bude v roce 2023 dále růst a samotné kybernetické útoky IoT se do roku 2025 zdvojnásobí.

Navíc kybernetické zločiny budou do roku 2025 stát globální společnosti a organizace odhadem 10,3 bilionu dolarů ročně.

To je důvod, proč je dnes potřeba technik detekce anomálií stále běžnější a nezbytnější pro detekci podvodů a předcházení narušení sítě.

Tento článek vám pomůže pochopit, co jsou anomálie při dolování dat, různé typy anomálií a způsoby, jak zabránit narušení sítě pomocí technik detekce anomálií založených na ML.

Dále můžete prozkoumat vše o matici zmatků ve strojovém učení.