Anormallik algılama nedir?
Anormallik algılama, belirli veri noktalarını inceleme ve mevcut davranış düzenlerinden farklı oldukları için şüpheli görünen nadir olayları algılamadır. Anormallik algılama yeni bir şey değildir ancak veri sayısı arttıkça verileri manuel olarak takip etme elverişsiz olmuştur.
Anormallik algılama neden önemlidir?
Anormallik algılama özellikle finans, perakende ve siber güvenlik gibi sektörlerde önemli olsa da her işletmenin bir anormallik algılama çözümünü göz önünde bulundurması gerekir. Anormallik algılama, zararlı aykırı değerleri tespit etmek ve verilerinizi korumak için otomatik bir yol sunar. Örneğin bankacılık, anormallik algılamadan yararlanan bir sektördür. Bankalar, anormallik algılamayı kullanarak dolandırıcılık etkinliklerini ve tutarsız düzenleri belirleyip verileri koruyabilir.
Veriler işinizin can damarıdır ve verilerden ödün vermek, operasyonlarınızı tehlikeye atabilir. Anormallik algılama olmazsa gelir ve kazanması yıllar süren marka değerini kaybedebilirsiniz. İşletmeniz, güvenlik ihlalleri ve hassas müşteri bilgilerinin kaybedilmesiyle karşı karşıya kalır. Böyle bir durumda, kurtarılamaz olabilecek seviyede müşteri güvenini kaybedebilirsiniz.
Anormallik algılamanın geçmişi nedir?
Eskiden kuruluşlar, veri noktalarını manuel olarak inceler, sistemlerinin nasıl performans gösterdiğine ilişkin ipuçları ve öngörüler arardı. Temel nedenler, her zaman bu yöntem kullanılarak ortaya çıkarılamıyordu. Bir kuruluş, davranışta bir değişiklik fark etmiş ancak temel nedenleri ortaya çıkaramamış olabilir. Bu gibi durumlarda, sorun devam eder ve veriler risk altındadır. Günümüzde, anormallik algılama makine öğreniminden (ML) daha çok yararlanır. ML, tespit edilmesi zor aykırı değerleri tespit etmeye, azaltmaya ve sisteminizi korumaya yardımcı olur.
Anormallik algılama nasıl bir yol izleyecek?
Öngörülebilirlik, anormallik algılamanın bir sonraki adımıdır. Öngörülebilirlik sayesinde, aykırı değerleri makine düzeyinde bulabilirsiniz. Bu aykırı değerleri bulmak, sisteminizin zarar görmesini önlemeye yardımcı olur. Örneğin, bir saldırının nasıl görüneceğini bilmeyen hastaneler öngörülebilirlikten yararlanabilir. Hastaneler, öngörülebilirlik sayesinde saldırıyı önlemek, hassas verileri ve ortamlarını korumak için kurallar yazabilir.
Anormallik algılamanın avantajları nelerdir?
Anormallik algılama, çeşitli avantajlar sunar. İlk olarak, bir sorunu sisteminizin diğer bölümlerine ulaşmadan önce yerelleştirebilir ve çözebilirsiniz. Tüm sisteminiz yerine yalnızca tek bir alanı ele aldığınızdan, maliyetten tasarruf edersiniz. Müşteri hizmetleri, anormallik algılama ile devreye girer. Sisteminiz ihlal edildiğinde, en büyük bedeli muhtemelen dahili ve harici müşterileriniz ödeyecektir. Anormallik algılama ile bu tehdidi en aza indirebilir ve daha da önemlisi, tüm müşteri segmentlerinizde güveni koruyabilirsiniz.
Anormallik algılamanın zorlukları nelerdir?
Bir anormallik algılama stratejisini dağıtırken müşterilerin karşılaştığı en yaygın zorluk ölçeklendirmedir. Çoğu müşteri şu anda bu teknolojiyi kullanmıyor ve operasyonlarınızı bunu destekleyecek şekilde ölçeklendirmek zor olabilir. Uygun veri eşikleri oluşturmak zorlayıcıdır. Bu, çözümünüz dağıtıldıktan sonra çalışmalarınızın bütünlüğünden ödün verilmemesini sağlar.
Anormallik algılamayı kimler kullanır?
Anormallik algılamayı kullanma olasılığı en yüksek kişiler; Platform ve Güvenlik Yöneticileri, Uygulama Geliştiriciler ve Site Güvenilirlik Mühendisleridir.
Anormallik algılama ne işe yarar?
Anormallik algılama, yerleşik normal davranış modellerinizin dışında kalan şüpheli aktiviteleri tespit eder. Bir çözüm, sisteminizi önemli mali kayıplara, veri ihlallerine ve diğer zararlı olaylara neden olabilecek durumlara karşı gerçek zamanlı olarak korur.
Anormallik algılama stratejisi nasıl oluşturulur?
Anormallik algılama stratejileri, Temel Performans Göstergelerini (KPI'lar) belirlemekle başlar. Bunlar genellikle, çözmeye çalıştığınız iş sorunuyla bağlantılıdır. Ayrıca, verilerinizin özelliklerini de anlamanız gerekir. Veriler, ağınıza nasıl akar? Sürekli olarak mı yoksa toplu olarak mı? Hangi veri noktalarını izliyorsunuz? Veriler bu süreçte önemli bir rol oynadığından, bu soruları yanıtlamak stratejinizi şekillendirmeye yardımcı olabilir. Ardından, bir bütçe oluşturun ve hedefleri belirleyin. Son olarak, ekibinizin her üyesinin hedefleri ve bu hedeflere ulaşmada oynadıkları rolü anladığından emin olun.
Anormallik algılamaya ilişkin AWS teklifleri nelerdir?
AWS; AWS Panorama, Amazon CloudWatch, Amazon DevOps ve Amazon OpenSearch dahil olmak üzere anormallik algılama çözümlerinden oluşan geniş bir portföy sunar.
Aşağıdaki diyagramlar, Panorama ve Kinesis mimarilerinden bazılarına ilişkin bir görünüm sunar.
Anormallik algılama, AWS ile nasıl çalışır?
Bu, müşterilerin özel ihtiyaçlarına bağlıdır. AWS, aşağıdakiler dahil olmak üzere çeşitli çözümler sunar:
- Amazon SageMaker: SageMaker, bir bulut makine öğrenimi platformudur. Kod yazmadan tahminler oluşturmak ve davranışları izlemek için kullanılabilir.
- Amazon Kinesis: Kinesis, veri alımı için kullanılır ve algılanan her anormalliğe puan atayan bir işleve sahiptir. Kinesis, bir anormalliği tespit etmeyi ve gerçek zamanlı olarak yanıtlamayı kolaylaştıran yönetilen bir araçtır.
Diğer müşteriler, anormallik algılamayı nasıl uyguluyor?
Amazon müşterileri, araçlarımızı ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde özelleştirebilmeyi seviyor. İzolasyon, müşterilerin işletmelerinde önemli bir faktördür ve anormallik algılama bunu yapmalarına olanak tanır. Müşteriler, anormalliğin nasıl gerçekleştiğini anlamak istediğinden, Amazon çözümleri müşteriler için önemli olan bir öngörü unsuru sunar. Bu, gelecekteki oluşumları tahmin eden ve sistemlerini koruyan çözümler oluşturmaya yardımcı olur.
Amazon anormallik algılama çözümlerinin avantajlarını gören müşteriler arasında Autodesk, FOX, Zynga ve NextDoor yer alır.
Daha fazla bilgi için bkz. https://thinkwithwp.com/kinesis/data-analytics/customers/
