Что такое обнаружение аномалий?
Обнаружение аномалий – это изучение конкретных точек данных и выявление редких случаев, которые кажутся подозрительными, поскольку отличаются от установленной модели поведения. Обнаружение аномалий не является чем-то новым, но по мере увеличения объема данных ручное отслеживание становится неэффективным.
В чем важность обнаружения аномалий?
Обнаружение аномалий особенно важно в таких отраслях, как финансы, розничная торговля и кибербезопасность, но каждой компании стоит задуматься над внедрением решений для обнаружения аномалий. В таких решениях используются автоматизированные средства обнаружения вредоносных резко отклоняющихся значений с целью защиты ваших данных. Например, отраслью, пользующейся преимуществами обнаружения аномалий, является банковское дело. Используя его, банки могут выявлять мошеннические действия и несогласованные схемы, защищая данные.
Данные — это спасательный круг вашего бизнеса, и халатное к ним отношение может поставить под угрозу вашу работу. Без обнаружения аномалий вы можете потерять доход и ценность бренда, на создание которых ушли годы. Ваш бизнес может столкнуться с нарушениями безопасности и потерей конфиденциальной информации о клиентах. Если это произойдет, вы потеряете уровень доверия клиентов, который уже не сможете восстановить.
Как развивался механизм обнаружения аномалий?
Раньше организации вручную изучали точки данных в поисках подсказок и информации о том, как работают их системы. С помощью этого метода не всегда выявлялись первопричины. Организация могла заметить изменение в поведении, но не могла выявить первопричины. В подобных ситуациях проблема сохраняется, и данные продолжают находиться под угрозой. Сегодня механизм обнаружения аномалий больше полагается на машинное обучение. Машинное обучение помогает обнаружить трудновыявляемые резко отклоняющиеся значения, устранять их и защищать вашу систему.
Как дальше будет развиваться обнаружение аномалий?
Предсказуемость — следующий этап работы механизма обнаружения аномалий. Благодаря предсказуемости вы можете найти резко отклоняющиеся значения на машинном уровне. Их обнаружение помогает заблаговременно предотвратить повреждение вашей системы. Например, больница, которая не знает, как будет выглядеть атака, получит преимущества от предсказуемости. Благодаря предсказуемости больница может написать правила для предотвращения атаки, защиты конфиденциальных данных и среды.
В чем преимущества обнаружения аномалий?
Обнаружение аномалий предоставляет вам несколько преимуществ. Во-первых, вы можете локализовать и решить проблему до того, как она затронет другие части вашей системы. Это приводит к экономии средств, поскольку вы работаете только с одной сферой, а не со всей системой. Обслуживание клиентов начинает взаимодействовать с обнаружением аномалий. При взломе вашей системы, велика вероятность, что ваши внутренние и внешние клиенты пострадают больше всех. Благодаря обнаружению аномалий вы можете свести к минимуму эту угрозу и, что более важно, сохранить доверие своих клиентов во всех сферах.
Какие проблемы возникают при использовании механизма обнаружения аномалий?
Масштабирование — это наиболее распространенная проблема, с которой сталкиваются клиенты при развертывании стратегии обнаружения аномалий. Большинство клиентов в настоящее время не используют эту технологию, и масштабирование операций для ее поддержки может быть затруднено. Установление необходимых пороговых значений данных является сложной задачей. Оно гарантирует, что целостность ваших усилий не будет нарушена после развертывания необходимого решения.
Кто пользуется механизмом обнаружения аномалий?
Обнаружением аномалий чаще всего пользуются администраторы платформ и систем безопасности, разработчики приложений и инженеры по надежности сайтов.
Что делает механизм обнаружения аномалий?
Обнаружение аномалий выявляет подозрительную активность, выходящую за рамки установленных вами норм поведения. Это решение защищает вашу систему в режиме реального времени от случаев, которые могут привести к значительным финансовым потерям, утечке данных и другим опасным событиям.
Как создать стратегию обнаружения аномалий?
Стратегия обнаружения аномалий начинается с определения ключевых показателей эффективности (KPI). Обычно они связаны с проблемой вашей компании, над решением которой вы работаете. Вам также необходимо понимать характеристики имеющихся у вас данных. Как они попадают в вашу сеть? Являются ли они непрерывными или пакетными? Какие точки данных вы отслеживаете? Ответы на эти вопросы помогут вам разработать стратегию, поскольку данные играют основную роль в этом процессе. Затем создайте бюджет и установите цели. Наконец, убедитесь, что каждый участник вашей команды понимает цели и свои обязанности для их достижения.
Какие продукты предлагает AWS для обнаружения аномалий?
AWS предоставляет широкий выбор решений для обнаружения аномалий, среди которых AWS Panorama, Amazon CloudWatch, Amazon DevOps и Amazon OpenSearch.
На приведенных ниже графиках показаны некоторые архитектуры Panorama и Kinesis.
Как работает обнаружение аномалий с помощью AWS?
Это зависит от конкретных потребностей. AWS предлагает несколько решений, в том числе:
- Amazon Sagemaker. Sagemaker — это облачная платформа машинного обучения. Ее можно использовать для создания прогнозов и отслеживания поведения без написания кода.
- Amazon Kinesis. Kinesis используется для получения данных и имеет функцию, которая присваивает баллы каждой обнаруженной аномалии. Kinesis — это управляемый инструмент, который упрощает обнаружение аномалий и реагирует в режиме реального времени.
Как другие клиенты внедряют механизм обнаружения аномалий?
Клиентам Amazon нравится наличие инструментов, которые можно настроить в соответствии со своими потребностями. Обособленность — ключевой фактор в их бизнесе, и механизм обнаружения аномалий позволяет ее достичь. В решениях Amazon есть элемент прогнозирования, что важно, потому что клиенты хотят понять, от чего возникла аномалия. Это помогает создавать решения, предсказывающие будущие события и защищающие системы.
К клиентам, воспользовавшимся решениями Amazon по обнаружению аномалий, относятся Autodesk, FOX, Zynga и NextDoor.
Более подробную информацию вы можете найти по ссылке: https://thinkwithwp.com/kinesis/data-analytics/customers/
Следующие шаги на AWS
Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS.
