在异常检测中,什么是新颖性检测?

在异常检测中,什么是新颖性检测?

“新颖性检测是一种特定类型的异常检测,主要关注识别与之前观察的模式不同的新模式或未知模式。与标准的异常检测不同,后者通常寻找数据中偏离既定规范的情况,而新颖性检测则寻求完全新的实例,这些实例可能不符合之前建立的任何模式或模型。这种技术在系统的正常行为已经被充分理解,但意外或以前未见的行为可能表明潜在问题的情况下至关重要。

新颖性检测的一个常见例子可以在金融交易的欺诈检测场景中看到。虽然传统的异常检测可能会识别出基于历史数据模式偏离常规的交易,例如异常大的交易,但新颖性检测能够帮助识别以前未遇到过的全新类型的欺诈。例如,如果欺诈者使用了一种在历史交易数据中未曾出现过的新方法或技术,新颖性检测可以将这些交易标记为可疑,因为它们不符合任何既定标准。

实施新颖性检测通常涉及使用仅在“正常”或良性数据上训练的机器学习模型。可以使用如一类SVM、自编码器或高斯混合模型等技术,这些模型学习有效地表示系统的正常行为。当引入一个新数据点时,模型会将其与学习到的模式进行评估,并可以突出显示那些显著偏离既定规范的实例作为新颖。这种方法在出现威胁或用户行为发生变化的环境中特别有价值,使组织能够积极应对潜在问题。”

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
强化学习中的奖励黑客是什么?
模仿学习是强化学习中的一种特定方法,其中代理通过观察专家代理的行为而不是通过传统的试错方法来学习执行任务。在此框架中,学习过程是通过模仿专家的动作而不是独立探索动作空间来驱动的。这在通过探索收集奖励困难、昂贵或耗时的环境中尤其有用,例如在自
Read Now
在自然语言处理(NLP)中,最大的挑战是什么?
NLP是机器翻译的支柱,可以将文本或语音从一种语言自动转换为另一种语言,同时保留含义和上下文。它涉及多个步骤: 对源文本进行预处理,理解其句法和语义结构,以及以目标语言生成语法和语义上正确的文本。 早期的机器翻译系统依赖于基于规则的统计方
Read Now
基于自编码器的异常检测是什么?
基于自编码器的异常检测是一种用于识别数据中异常模式或离群点的技术。自编码器是一种神经网络,旨在通过将输入数据压缩到低维空间并再将其重构,从而学习输入数据的有效表示。在异常检测中,主要思想是使用被认为是正常的数据来训练自编码器。一旦模型训练完
Read Now