Cos'è Anomaly Detection? - Spiegazione di Anomaly Detection in ML

Cos'è il rilevamento di anomalie?

Il rilevamento di anomalie consiste nell'esaminare punti di dati specifici e rilevare eventi rari che sembrano sospetti perché diversi dal modello di comportamento stabilito. Il rilevamento di anomalie non è una novità, ma con l'aumento dei dati il monitoraggio manuale diventa inefficace.

Perché il rilevamento di anomalie è importante?

Il rilevamento di anomalie è particolarmente importante in settori quali finanza, vendita al dettaglio e sicurezza informatica, ma ogni azienda dovrebbe prendere in considerazione una soluzione di rilevamento di anomalie. Una soluzione del genere fornisce un mezzo automatizzato per rilevare valori anomali dannosi e pertanto protegge i tuoi dati. Ad esempio, il settore bancario è un settore che beneficia del rilevamento di anomalie. Grazie ad esso, le banche possono identificare attività fraudolente e modelli incoerenti e proteggere i dati.

I dati sono l'ancora di salvezza della tua attività e comprometterli può mettere a repentaglio l'intero business. Senza il rilevamento di anomalie, potresti perdere denaro e valore del marchio, due fattori che hanno richiesto anni per essere consolidati. La tua azienda deve affrontare violazioni della sicurezza e la perdita di informazioni sensibili sui clienti. Se ciò accade, perderai un livello di fiducia dei clienti che potrebbe essere irrecuperabile.

Qual è la storia del rilevamento di anomalie?

Le organizzazioni erano solite esaminare manualmente i punti dati, alla ricerca di indizi e approfondimenti sulle prestazioni dei loro sistemi. Spesso con questo metodo le cause principali non venivano proprio scoperte. Un'organizzazione notava un cambiamento nel comportamento, ma non riusciva a scoprire le cause. In situazioni come questa, il problema persisteva e i loro dati erano continuamente a rischio. Oggi, il rilevamento di anomalie si basa maggiormente sul machine learning (ML). Il ML aiuta a identificare i valori anomali difficili da identificare, mitigarli e proteggere il tuo sistema.

Qual è la fase successiva del rilevamento di anomalie?

La prevedibilità è il passo successivo per il rilevamento di anomalie. Con la prevedibilità puoi trovare valori anomali a livello di macchina. Trovarli aiuta a prevenire danni al tuo sistema prima che si verifichino. Ad esempio, un ospedale che non sa come sarà un attacco può trarre vantaggio dalla prevedibilità. Grazie alla prevedibilità, l'ospedale può scrivere regole per prevenire l'attacco, proteggere i dati sensibili e il loro ambiente.

Quali sono i vantaggi del rilevamento di anomalie?

Il rilevamento di anomalie offre numerosi vantaggi. Innanzitutto, puoi localizzare e risolvere un problema prima che raggiunga altre parti del tuo sistema. Ciò si traduce in un risparmio sui costi poiché stai affrontando solo un'area anziché l'intero sistema. Il servizio clienti entra in gioco con il rilevamento di anomalie. Quando il tuo sistema è compromesso, è probabile che i tuoi clienti interni ed esterni pagheranno il prezzo più alto. Grazie al rilevamento di anomalie puoi ridurre al minimo questa minaccia e, cosa più importante, mantenere la fiducia in tutti i segmenti di clienti.

Quali sono i problemi legati al rilevamento di anomalie?

Il dimensionamento è il problema più comune che i clienti devono affrontare quando implementano una strategia di rilevamento di anomalie. La maggior parte dei clienti non utilizza attualmente questa tecnologia e dimensionare le operazioni per supportarla può essere difficile. Stabilire soglie di dati adeguate è difficile. ma in questo modo l'integrità dei tuoi sforzi non viene compromessa una volta che la tua soluzione è stata implementata.

Chi utilizza il rilevamento di anomalie?

È molto probabile che gli amministratori della piattaforma e della sicurezza, gli sviluppatori di applicazioni e gli ingegneri dell'affidabilità del sito utilizzino il rilevamento di anomalie.

A cosa serve il rilevamento di anomalie?

Il rilevamento di anomalie identifica attività sospette che non rientrano nei normali schemi di comportamento stabiliti. Una soluzione protegge il tuo sistema in tempo reale da istanze che potrebbero causare perdite finanziarie significative, violazioni dei dati e altri eventi dannosi.

Come viene creata una strategia di rilevamento di anomalie?

Una strategia di rilevamento delle anomalie inizia identificando gli indicatori di prestazione chiave (KPI). Questi KPI sono in genere legati al problema aziendale su cui stai lavorando. Dovrai inoltre conoscere le caratteristiche dei tuoi dati. Come si spostano nella tua rete? Sono continui o in batch? Quali punti dati stai monitorando? Rispondere a queste domande aiuta a definire la tua strategia poiché i dati svolgono un ruolo importante in questo processo. Quindi, definisci un budget e imposta degli obiettivi. Infine, assicurati che ogni membro del tuo team capisca gli obiettivi e il comprenda il ruolo che svolge nel raggiungerli.

Quali sono le offerte AWS per il rilevamento di anomalie?

AWS offre un ampio portafoglio di soluzioni di rilevamento di anomalie, tra cui AWS Panorama, Amazon CloudWatch, Amazon DevOps e Amazon OpenSearch, solo per citarne alcune.

I diagrammi seguenti forniscono una vista di alcune delle architetture Panorama e Kinesis.

Come funziona il rilevamento di anomalie con AWS?

Questo dipende dall'esigenza specifica. AWS offre diverse soluzioni tra cui:

Amazon Sagemaker: Sagemaker è una piattaforma cloud di machine learning. Può essere utilizzato per generare previsioni e tenere traccia dei comportamenti senza scrivere codice.
Amazon Kinesis: Kinesis viene utilizzato per l'acquisizione dei dati e dispone di una funzione che associa punteggi a ciascuna anomalia rilevata. Kinesis è uno strumento gestito che semplifica l'identificazione di un'anomalia e la risposta in tempo reale.

In che modo gli altri clienti implementano il rilevamento di anomalie?

I clienti Amazon apprezzano la possibilità di personalizzare i nostri strumenti per soddisfare le loro esigenze. L'isolamento è un fattore chiave nelle loro attività e il rilevamento di anomalie consente loro di farlo. Le soluzioni Amazon hanno un elemento predittivo che è importante perché i clienti vogliono capire come si è verificata l'anomalia. Ciò aiuta a creare soluzioni che predicono eventi futuri e proteggono i loro sistemi.

I clienti che hanno visto i vantaggi delle soluzioni di rilevamento delle anomalie di Amazon includono Autodesk, FOX, Zynga e NextDoor.

Per maggiori informazioni, visita https://thinkwithwp.com/kinesis/data-analytics/customers/