{"id":53278,"date":"2019-11-28T00:00:00","date_gmt":"2019-11-27T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/9-podhodov-dlya-vyyavleniya-anomalij"},"modified":"2020-02-18T14:01:10","modified_gmt":"2020-02-18T11:01:10","slug":"9-podhodov-dlya-vyyavleniya-anomalij","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/9-podhodov-dlya-vyyavleniya-anomalij","title":{"rendered":"9 Ans\u00e4tze zur Erkennung von Anomalien","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Im vorherigen Artikel<\/a><\/noindex> Wir haben \u00fcber die Prognose von Zeitreihen gesprochen. Eine logische Fortsetzung w\u00e4re ein Artikel \u00fcber die Erkennung von Anomalien. <\/p>\n

Anwendung<\/h3>\n

\nDie Erkennung von Anomalien wird in Bereichen wie folgenden eingesetzt: <\/p>\n

1) Vorhersage von Maschinenausf\u00e4llen<\/h3>\n

\nSo wurden im Jahr 2010 iranische Zentrifugen von dem Virus Stuxnet angegriffen, das den Ger\u00e4ten einen suboptimalen Betriebsmodus zuwies und dadurch Teile der Ausr\u00fcstung durch accelerated Wear au\u00dfer Betrieb setzte. <\/p>\n

Wenn bei den Ger\u00e4ten Anomalieerkennungsalgorithmen verwendet worden w\u00e4ren, h\u00e4tte man Situationen des Ausfalls vermeiden k\u00f6nnen. <\/p>\n

\"9
\n<\/a><\/noindex>
\nDie Suche nach Anomalien in der Ger\u00e4teleistung wird nicht nur in der Nuklearindustrie, sondern auch in der Metallurgie und bei Flugzeugturbinen eingesetzt. Und in anderen Bereichen, wo der Einsatz pr\u00e4diktiver Diagnostik g\u00fcnstiger ist als die m\u00f6glichen Verluste bei unvorhergesehenem Ausfall.<\/p>\n

2) Vorhersage von Betrugshandlungen<\/h3>\n

\nWenn von einer Karte, die Sie in Podolsk verwenden, Geld in Albanien abgehoben wird, sollte die Transaktion m\u00f6glicherweise zus\u00e4tzlich \u00fcberpr\u00fcft werden.<\/p>\n

3) Erkennung anomalem Verbraucherverhalten<\/h3>\n

\nWenn ein Teil der Kunden anomales Verhalten zeigt, gibt es m\u00f6glicherweise ein Problem, von dem Sie nichts wissen.<\/p>\n

4) Erkennung abnormaler Nachfrage und Last<\/h3>\n

\nWenn die Verk\u00e4ufe in einem FMCG-Gesch\u00e4ft unter die untere Grenze des Vertrauensintervalls der Prognose fallen, sollten Sie nach der Ursache daf\u00fcr suchen.<\/p>\n

Ans\u00e4tze zur Anomalieerkennung<\/h2>\n

<\/p>\n

1) Ein-Klassen-SVM (One-Class SVM)<\/h3>\n

\nEignet sich, wenn die Daten im Trainingssatz einer Normalverteilung folgen, w\u00e4hrend der Testsatz Anomalien enth\u00e4lt.<\/p>\n

Der Ein-Klassen-SVM-Algorithmus konstruiert eine nichtlineare Oberfl\u00e4che um den Ursprung. Es kann eine Trennlinie festgelegt werden, welche Daten als anormal betrachtet werden.<\/p>\n

Basierend auf der Erfahrung unseres Teams von DATA4 ist der One-Class SVM der am h\u00e4ufigsten verwendete Algorithmus zur L\u00f6sung der Anomalieerkennungsaufgabe. <\/p>\n

\"9
\n<\/p>\n

2) Isolierender Wald \u2013 Isolation Forest<\/h3>\n

\nBeim 'zuf\u00e4lligen' Aufbau von B\u00e4umen werden Ausrei\u00dfer fr\u00fch in Bl\u00e4tter platziert (in geringer Tiefe des Baumes), d.h. Ausrei\u00dfer lassen sich einfacher 'isolieren'. Die Identifizierung anormaler Werte erfolgt in den ersten Iterationen des Algorithmus.<\/p>\n

\"9
\n<\/p>\n

3) Elliptischer Umh\u00fcller und statistische Methoden<\/h3>\n

\nWird verwendet, wenn die Daten normal verteilt sind. Je n\u00e4her die Messung am Ende der Verteilungsmischung liegt, desto anomal ist der Wert.<\/p>\n

Zu dieser Klasse geh\u00f6ren auch andere statistische Methoden.<\/p>\n

\"9
\n
\n\"9
\nBild von der Website dyakonov.org<\/i><\/p>\n

4) Metrische Methoden<\/h3>\n

\nZu den Methoden geh\u00f6ren Algorithmen wie k n\u00e4chster Nachbar, k-ten n\u00e4chsten Nachbarn, ABOD (winkelbasierte Anomalieerkennung) oder LOF (lokaler Anomaliefaktor).<\/p>\n

Geeignet, wenn der Abstand zwischen den Werten in den Merkmalen gleichwertig oder normiert ist (um nicht die Schlange in Papageien zu messen). <\/p>\n

Der k-n\u00e4chster-Nachbar-Algorithmus geht davon aus, dass normale Werte in einem bestimmten Bereich des mehrdimensionalen Raums liegen, und der Abstand zu den Anomalien gr\u00f6\u00dfer ist als zu der trennenden Hyperfl\u00e4che. <\/p>\n

\"9
\n<\/p>\n

5) Cluster-Methoden<\/h3>\n

\nDas Wesen der Cluster-Methoden besteht darin, dass, wenn ein Wert mehr als einen bestimmten Betrag von den Cluster-Zentren entfernt ist, der Wert als anomal betrachtet werden kann. <\/p>\n

Es ist wichtig, den Algorithmus zu verwenden, der die Daten korrekt clusterisiert, was von der spezifischen Aufgabe abh\u00e4ngt. <\/p>\n

\"9
\n<\/p>\n

6) Hauptkomponentenanalyse<\/h3>\n

\nGeeignet, wo Richtungen mit der gr\u00f6\u00dften Varianz\u00e4nderung identifiziert werden.<\/p>\n

7) Algorithmen zur Vorhersage von Zeitreihen<\/h3>\n

\nDie Idee ist, dass, wenn ein Wert au\u00dferhalb des Vertrauensintervalls der Vorhersage liegt, er als anomal angesehen wird. F\u00fcr die Vorhersage von Zeitreihen werden Algorithmen wie dreifache Gl\u00e4ttung, S(ARIMA), Boosting usw. verwendet.<\/p>\n

\u00dcber Algorithmen zur Vorhersage von Zeitreihen wurde im vorherigen Artikel gesprochen.<\/p>\n

\"9
\n<\/p>\n

8) \u00dcberwachtes Lernen (Regression, Klassifikation)<\/h3>\n

\nWenn die Daten es zulassen, verwenden wir Algorithmen von linearer Regression bis hin zu rekurrenten Netzwerken. Wir messen die Differenz zwischen der Vorhersage und dem tats\u00e4chlichen Wert und ziehen R\u00fcckschl\u00fcsse darauf, wie sehr die Daten von der Norm abweichen. Es ist wichtig, dass der Algorithmus \u00fcber ausreichende Generalisierungsf\u00e4higkeit verf\u00fcgt und die Trainingsdaten keine anomalien Werte enthalten.<\/p>\n

9) Modelltests<\/h3>\n

\nWir n\u00e4hern uns der Aufgabe der Anomalieerkennung als einer Empfehlungs-Problemstellung. Wir zerlegen unsere Merkmalsmatrix mithilfe von SVD oder Faktorisierungsmaschinen, und Werte in der neuen Matrix, die sich erheblich von den urspr\u00fcnglichen unterscheiden, betrachten wir als anomal. <\/p>\n

\"9
\n
\nBild von der Website dyakonov.org<\/i><\/p>\n

Fazit<\/h3>\n

\nIn diesem Artikel haben wir die Grundans\u00e4tze zur Anomalieerkennung betrachtet. <\/p>\n

Die Suche nach Anomalien kann in vielerlei Hinsicht als Kunst betrachtet werden. Es gibt keinen perfekten Algorithmus oder Ansatz, dessen Anwendung alle Aufgaben l\u00f6st. H\u00e4ufig wird eine Kombination von Methoden verwendet, um einen spezifischen Fall zu l\u00f6sen. Die Anomalieerkennung erfolgt durch den Einsatz von One-Class Support Vector Machines, Isolation Forests, metrischen und Cluster-Methoden sowie unter Verwendung von Hauptkomponenten und Zeitreihenprognosen.<\/p>\n

Wenn Sie andere Methoden kennen, schreiben Sie dies in die Kommentare zum Artikel.
\n
Quelle: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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