Phát hiện bất thường là gì?
Phát hiện bất thường là kiểm tra các điểm dữ liệu cụ thể và phát hiện các trường hợp hiếm gặp có vẻ đáng ngờ vì khác với mô hình hành vi đã thiết lập. Mặc dù phát hiện bất thường không phải là điều mới mẻ, nhưng giải pháp theo dõi thủ công là điều không thực tế khi lượng dữ liệu tăng lên.
Vì sao phát hiện bất thường lại quan trọng?
Phát hiện bất thường đóng vai trò đặc biệt quan trọng đối với các ngành như tài chính, bán lẻ và an ninh mạng, tuy nhiên, mọi doanh nghiệp cần cân nhắc giải pháp phát hiện bất thường. Giải pháp này cung cấp một phương tiện tự động phát hiện các giá trị ngoại lai có hại và bảo vệ dữ liệu của bạn. Ví dụ: ngân hàng là một ngành hưởng lợi từ quá trình phát hiện bất thường. Nhờ sử dụng giải pháp phát hiện điểm bất thường, các ngân hàng có thể xác định hoạt động gian lận cũng như các khuôn mẫu không nhất quán và bảo vệ dữ liệu.
Dữ liệu là huyết mạch trong hoạt động kinh doanh của bạn và việc xâm phạm dữ liệu có thể ảnh hưởng xấu đến hoạt động của bạn. Nếu không có tính năng phát hiện bất thường, bạn có thể bị tổn thất doanh thu và tài sản thương hiệu đã mất nhiều năm để gây dựng. Doanh nghiệp của bạn sẽ đối mặt với sự cố bảo mật và tình trạng rò rỉ thông tin nhạy cảm của khách hàng. Nếu điều này xảy ra, nhiều khả năng bạn sẽ đánh mất vĩnh viễn một phần niềm tin của khách hàng.
Phát hiện bất thường có lịch sử như thế nào?
Các tổ chức từng phải kiểm tra các điểm dữ liệu theo cách thủ công, tìm kiếm manh mối và thông tin chuyên sâu về hiệu suất hệ thống của họ. Không phải lúc nào cũng phát hiện được nguyên nhân gốc rễ bằng cách này. Một tổ chức có thể nhận thấy sự thay đổi trong hành vi, nhưng họ không thể tìm ra nguyên nhân gốc rễ. Trong những tình huống như vậy, vấn đề sẽ tồn tại lâu dài và dữ liệu của họ bị rủi ro. Hiện nay, phát hiện bất thường dựa vào máy học (ML) nhiều hơn. ML giúp xác định những giá trị ngoại lai khó phát hiện, giảm thiểu chúng và bảo vệ hệ thống của bạn.
Bước tiếp theo của phát hiện bất thường là gì?
Khả năng dự đoán là bước tiếp theo của phát hiện bất thường. Với khả năng dự đoán, bạn có thể tìm ra giá trị ngoại lai ở cấp độ máy. Việc tìm ra những giá trị ngoại lai này có thể tránh được thiệt hại cho hệ thống của bạn trước khi chúng xảy ra. Ví dụ: một bệnh viện không biết một cuộc tấn công sẽ diễn ra như thế nào có thể hưởng lợi từ khả năng dự đoán. Với khả năng dự đoán, bệnh viện này có thể viết các quy tắc để ngăn chặn cuộc tấn công, bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và môi trường của họ.
Phát hiện bất thường có những lợi ích nào?
Phát hiện bất thường mang lại nhiều lợi ích. Đầu tiên, bạn có thể khoanh vùng và xử lý một sự cố trước khi nó lan sang những phần khác trong hệ thống. Điều này giúp tiết kiệm chi phí vì bạn chỉ phải xử lý một khía cạnh thay vì cả hệ thống của mình. Phát hiện bất thường cũng hữu ích với hoạt động dịch vụ khách hàng. Khi hệ thống của bạn bị xâm phạm thì có khả năng là khách hàng của bạn, cả ở bên ngoài lẫn nội bộ, sẽ phải trả cái giá lớn nhất. Thông qua việc phát hiện bất thường, bạn có thể giảm thiểu mối đe dọa này và quan trọng hơn là giữ được niềm tin của tất cả các phân khúc khách hàng.
Phát hiện bất thường có những thách thức nào?
Điều chỉnh quy mô là thách thức mà khách hàng hay gặp phải nhất khi triển khai chiến lược phát hiện bất thường. Phần lớn khách hàng hiện đều không sử dụng công nghệ này và bạn có thể gặp khó khăn khi điều chỉnh quy mô hoạt động để hỗ trợ nó. Việc thiết lập các ngưỡng dữ liệu thích hợp là cả một thử thách. Hoạt động này đảm bảo rằng tính toàn vẹn trong các nỗ lực của bạn không bị ảnh hưởng sau khi giải pháp của bạn được triển khai.
Đối tượng nào sử dụng phát hiện bất thường?
Các Quản trị viên nền tảng và bảo mật, Nhà phát triển ứng dụng và Kỹ sư quản lý độ tin cậy trang web là những người có nhiều khả năng nhất sẽ sử dụng giải pháp phát hiện bất thường.
Phát hiện bất thường có tác dụng gì?
Phát hiện bất thường xác định hoạt động khả nghi khác với khuôn mẫu hành vi bình thường đã thiết lập của bạn. Một giải pháp bảo vệ hệ thống của bạn theo thời gian thực khỏi những phiên bản có thể dẫn đến thiệt hại đáng kể về tài chính, vi phạm dữ liệu hoặc các sự kiện có hại khác.
Làm thế nào để xây dựng chiến lược phát hiện bất thường?
Chiến lược phát hiện bất thường bắt đầu từ việc xác định các Chỉ số đo lường hiệu suất công việc chính (KPI). Những chỉ số này thường gắn liền với vấn đề kinh doanh mà bạn đang tìm cách giải quyết. Bạn cũng cần phải nắm được đặc tính dữ liệu của bạn. Dữ liệu này truyền vào mạng của bạn bằng cách nào? Đây là dữ liệu liên tục hay theo lô? Bạn đang theo dõi điểm dữ liệu nào? Việc trả lời những câu hỏi này sẽ góp phần định hình chiến lược của bạn vì dữ liệu đóng một vai trò lớn trong quá trình này. Tiếp đến là xây dựng ngân sách và đặt mục tiêu. Cuối cùng, hãy đảm bảo rằng từng thành viên trong đội ngũ của bạn nắm được mục tiêu và vai trò của họ trong việc đạt mục tiêu đó.
AWS cung cấp các dịch vụ gì để phát hiện bất thường?
AWS cung cấp một tập hợp các giải pháp phát hiện bất thường đa dạng, trong đó có thể kể đến AWS Panorama, Amazon CloudWatch, Amazon DevOps và Amazon OpenSearch.
Các sơ đồ dưới đây đem lại cái nhìn về một số kiến trúc Panorama và Kinesis.
Giải pháp phát hiện bất thường của AWS hoạt động như thế nào?
Điều này tùy thuộc vào nhu cầu cụ thể. AWS đem đến một số giải pháp bao gồm:
- Amazon Sagemaker: Sagemaker là một nền tảng máy học trên đám mây. Có thể sử dụng nền tảng này để tạo các dự đoán và theo dõi hành vi mà không cần viết mã.
- Amazon Kinesis: Kinesis được dùng để tải nhập dữ liệu và có chức năng chấm điểm cho từng điểm bất thường phát hiện ra. Kinesis là một công cụ được quản lý giúp việc phát hiện bất thường và phản ứng trong thời gian thực trở nên dễ dàng.
Những khách hàng khác triển khai phát hiện bất thường như thế nào?
Khách hàng của Amazon có thể tùy chỉnh công cụ của chúng tôi cho phù hợp với nhu cầu của họ. Cô lập là một yếu tố then chốt trong doanh nghiệp của họ và tính năng phát hiện bất thường cho phép họ làm điều này. Các giải pháp của Amazon được tích hợp yếu tố dự đoán; đây là điều quan trọng vì khách hàng muốn nắm được cách điểm bất thường phát sinh. Điều này góp phần tạo ra những giải pháp dự đoán lần xuất hiện điểm bất thường trong tương lai và bảo vệ hệ thống của họ.
Những khách hàng như Autodesk, FOX, Zynga và NextDoor đã thấy được lợi ích từ các giải pháp phát hiện bất thường của Amazon.
Để biết thêm thông tin, vui lòng truy cập vào https://thinkwithwp.com/kinesis/data-analytics/customers/
