การตรวจจับความผิดปกติคืออะไร

การตรวจจับความผิดปกติคือการตรวจสอบจุดข้อมูลเฉพาะและตรวจจับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นได้ยากซึ่งดูน่าสงสัยเนื่องจากแตกต่างจากรูปแบบพฤติกรรมที่กำหนดไว้ การตรวจจับความผิดปกติไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่เมื่อข้อมูลเพิ่มขึ้น การติดตามด้วยตนเองจึงไม่สามารถทำได้

เหตุใดการตรวจจับความผิดปกติจึงมีความสำคัญ

การเงิน การค้าปลีก และความปลอดภัยทางไซเบอร์เป็นการตรวจจับความผิดปกติมีความสำคัญอย่างยิ่งในอุตสาหกรรมต่างๆ แต่ทุกบริษัทควรคำนึงถึงโซลูชันการตรวจจับสิ่งผิดปกตินี้ด้วย ซึ่งช่วยปกป้องข้อมูลของคุณและนำเสนอวิธีการอัตโนมัติในการระบุค่าผิดปกติที่เป็นอันตราย ตัวอย่างเช่น การธนาคารเป็นอุตสาหกรรมที่ได้รับประโยชน์จากการตรวจจับสิ่งผิดปกติ ซึ่งช่วยให้ธนาคารสามารถระบุแนวโน้มที่ผิดปกติและพฤติกรรมฉ้อโกง ในขณะเดียวกันก็ปกป้องข้อมูลด้วย

ข้อมูลบริษัทของคุณเป็นส่วนสำคัญของข้อมูล ดังนั้นการสูญเสียข้อมูลจะทำให้การดำเนินงานของคุณตกอยู่ในอันตราย หากปราศจากการตรวจจับความผิดปกติ คุณอาจเสี่ยงที่จะสูญเสียเงินและมูลค่าของแบรนด์เป็นเวลาหลายปี การขโมยข้อมูลผู้บริโภคที่ละเอียดอ่อนและการละเมิดความปลอดภัยถือเป็นความเสี่ยงสำหรับบริษัทของคุณ หากเหตุการณ์เช่นนี้เกิดขึ้น คุณจะสูญเสียความไว้วางใจจากลูกค้าในระดับที่ไม่อาจกู้คืนได้

ประวัติการตรวจจับความผิดปกติคืออะไร

ในอดีต องค์กรต่างๆ ได้ตรวจสอบจุดข้อมูลด้วยตนเองเพื่อค้นหาคำแนะนำและข้อมูลเชิงลึกว่าระบบของตนทำงานได้ดีเพียงใด แต่สาเหตุที่แท้จริงไม่ได้ถูกเปิดเผยโดยใช้วิธีนี้เสมอไป องค์กรอาจเห็นการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรม แต่ไม่สามารถระบุสาเหตุที่สำคัญได้ ในสถานการณ์เช่นนี้ ปัญหายังคงมีอยู่และข้อมูลก็ยังคงตกอยู่ในความเสี่ยง ในปัจจุบัน การตรวจจับความผิดปกติอาศัยแมชชีนเลิร์นนิง (ML) มากขึ้น ซึ่ง ML ช่วยระบุสิ่งที่ยากต่อการระบุค่าผิดปกติ บรรเทาปัญหา และปกป้องระบบให้กับคุณได้

การตรวจจับความผิดปกติจะไปที่ใดต่อไป

การคาดการณ์เป็นขั้นตอนต่อไปสำหรับการตรวจจับสิ่งผิดปกติ เมื่อมีการคาดการณ์ คุณก็จะพบค่าผิดปกติในระดับเครื่อง การพบสิ่งผิดปกติได้จะช่วยป้องกันอันตรายต่อระบบของคุณก่อนที่จะเกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น การคาดการณ์สามารถช่วยโรงพยาบาลที่ไม่แน่ใจว่าการโจมตีจะเป็นอย่างไร เป็นต้น เมื่อมีความสามารถในการคาดการณ์ โรงพยาบาลอาจสร้างกฎเกณฑ์เพื่อหยุดการโจมตี ปกป้องข้อมูลที่เป็นความลับ และปกป้องสภาพแวดล้อมของตน

ประโยชน์ของการตรวจจับความผิดปกติมีอะไรบ้าง

การตรวจจับความผิดปกติมีประโยชน์หลายประการ ประการแรก คุณสามารถตีความและแก้ไขปัญหาก่อนที่จะลามไปถึงส่วนอื่นๆ ในระบบของคุณ ส่งผลให้ประหยัดค่าใช้จ่ายได้ เนื่องจากคุณจัดการกับพื้นที่เพียงส่วนเดียวแทนที่จะเป็นทั้งระบบ ฝ่ายบริการลูกค้ามาที่ทำหน้าที่การตรวจจับความผิดปกติ โอกาสที่ลูกค้าทั้งภายในและภายนอกของคุณจะพบกับความเสียหายครั้งยิ่งใหญ่เกิดขึ้นได้เมื่อระบบของคุณถูกบุกรุก คุณสามารถลดอันตรายนี้ลงได้ และที่สำคัญยิ่งขึ้นคือ รักษาความมั่นใจของลูกค้าในหมวดหมู่ลูกค้าทั้งหมดของคุณโดยใช้การตรวจจับความผิดปกติ

การตรวจจับความผิดปกติมีอุปสรรคใดบ้าง

ปัญหาที่ลูกค้าพบบ่อยที่สุดเมื่อใช้วิธีการตรวจจับความผิดปกติคือการปรับขนาด อาจเป็นเรื่องยากที่จะปรับขนาดการดำเนินงานของคุณเพื่อจัดการกับเทคโนโลยีนี้ เนื่องจากลูกค้าส่วนใหญ่ยังไม่ได้ใช้งาน การสร้างเกณฑ์ข้อมูลที่เหมาะสมเป็นอุปสรรคที่ต้องเผชิญ การทำเช่นนี้จะช่วยรับประกันความสมบูรณ์ของการดำเนินงานเมื่อใช้งานโซลูชันของคุณแล้ว

ใครใช้การตรวจจับความผิดปกติบ้าง

การตรวจจับความผิดปกติมักดำเนินการโดยผู้ดูแลระบบแพลตฟอร์มและความปลอดภัย นักพัฒนาแอปพลิเคชัน และวิศวกรด้านความเสถียรของเว็บไซต์

การตรวจจับความผิดปกติทำงานอย่างไรบ้าง

การตรวจจับความผิดปกติจะตรวจพบพฤติกรรมผิดปกติที่เบี่ยงเบนไปจากบรรทัดฐานที่คุณกำหนดไว้ การป้องกันตามเวลาจริงจากสถานการณ์ที่อาจนำไปสู่ความสูญเสียทางการเงินที่สำคัญ การละเมิดข้อมูล และเหตุการณ์เชิงลบอื่นๆ มีให้ผ่านโซลูชัน

คุณจะสร้างกลยุทธ์ในการตรวจจับสิ่งผิดปกติได้อย่างไร

กลยุทธ์การตรวจจับความผิดปกติเริ่มต้นด้วยการระบุตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI) ซึ่งมักเชื่อมโยงกับปัญหาทางธุรกิจที่คุณกำลังดำเนินการแก้ไข อีกทั้งคุณจะต้องเข้าใจลักษณะของข้อมูลอีกด้วย มีการดำเนินการในเครือข่ายของคุณอย่างไร เป็นแบบต่อเนื่องหรือแบบแบทช์ จุดข้อมูลใดที่คุณกำลังติดตามอยู่ การตอบคำถามเหล่านี้จะช่วยพัฒนากลยุทธ์ของคุณ เนื่องจากข้อมูลมีบทบาทสำคัญในกระบวนการนี้ จากนั้นให้กำหนดงบประมาณและตั้งเป้าหมาย และสุดท้าย ตรวจสอบว่าทุกคนในทีมของคุณตระหนักถึงวัตถุประสงค์และบทบาทหน้าที่ของตนในการบรรลุเป้าหมาย

AWS มีข้อเสนออะไรบ้างสำหรับการตรวจจับสิ่งผิดปกติ

AWS มีโซลูชันการตรวจจับสิ่งผิดปกติมากมาย ได้แก่ AWS Panorama, Amazon CloudWatch, Amazon DevOps และ Amazon OpenSearch เป็นต้น

แผนภาพด้านล่างแสดงมุมมองของสถาปัตยกรรมพาโนรามาและ Kinesis บางส่วน

การตรวจจับความผิดปกติด้วย AWS ทำงานอย่างไร

การดำเนินการนี้ขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะ AWS มีข้อเสนอเกี่ยวกับโซลูชันต่างดังนี้:

Amazon Sagemaker: Sagemaker เป็นแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องบนระบบคลาวด์ ซึ่งสามารถใช้เพื่อสร้างการคาดการณ์และติดตามพฤติกรรมโดยไม่ต้องเขียนโค้ด
Amazon Kinesis: Kinesis ใช้สำหรับการนำเข้าข้อมูลและมีฟังก์ชันที่เชื่องโยงคะแนนกับแต่ละความผิดปกติที่ตรวจพบ Kinesis เป็นเครื่องมือที่มีการจัดการซึ่งทำให้ง่ายต่อการระบุความผิดปกติและตอบสนองได้แบบเรียลไทม์

ลูกค้ารายอื่นใช้การตรวจจับความผิดปกติอย่างไร

ลูกค้าของ Amazon รู้สึกยินดีที่สามารถเปลี่ยนเครื่องมือของเราให้เหมาะกับความต้องการได้ บริษัทของพวกเขาพึ่งพาการแยกเป็นอย่างมาก และการตรวจจับความผิดปกติช่วยให้พวกเขาบรรลุเป้าหมายนี้ได้ ลูกค้าต้องการทราบว่าสิ่งผิดปกติเกิดขึ้นได้อย่างไร ดังนั้นโซลูชันของ Amazon จึงมีองค์ประกอบการคาดการณ์ที่สำคัญ ซึ่งทำให้ง่ายต่อการพัฒนาโซลูชันที่คาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตและปกป้องระบบของพวกเขา

Autodesk, FOX, Zynga และ NextDoor คือบริษัทไม่กี่แห่งที่ลูกค้าได้รับประโยชน์จากผลิตภัณฑ์ตรวจจับความผิดปกติของ Amazon

ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ https://thinkwithwp.com/kinesis/data-analytics/customers/