異常檢測是什么意思 異常檢測和誤用檢測的區(qū)別

異常檢測，指在一個數(shù)據(jù)集中尋找與預期不符合的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可能在統(tǒng)計分布上非常罕見，也可能是在大多數(shù)情況下都看起來正常，但在某種特殊情況下出現(xiàn)異常。異常檢測可以應用于各種領域，如金融、醫(yī)學、安全等，并且已經(jīng)成為機器學習和人工智能的重要分支之一。

1.異常檢測的應用場景

異常檢測被廣泛用于各種應用程序中，以幫助檢測任何不符合規(guī)則的異常情況，包括金融欺詐檢測、醫(yī)療診斷、網(wǎng)絡安全、故障檢測等。它還可以用于監(jiān)視設備或傳感器狀態(tài)，以及識別從系統(tǒng)中收集的未標記數(shù)據(jù)中的無效值。

2.異常檢測與誤用檢測的區(qū)別

異常檢測（Anomaly Detection）與誤用檢測（Misuse Detection）是兩種不同的概念。異常檢測的目標是尋找一個數(shù)據(jù)集中與預期不符合的數(shù)據(jù)，而誤用檢測則旨在檢測違反了特定規(guī)則和預定義規(guī)范的非法行為。異常檢測需要訓練數(shù)據(jù)中有少量的異常，在未見過的輸入中能夠識別這些異常情況，而誤用檢測則需要已知的規(guī)則去識別那些不符合規(guī)則的操作。

3.異常檢測的技術方法

異常檢測可以使用各種技術方法，例如：基于統(tǒng)計方法的方法包括均值和方差、離群值（outlier）檢測等；機器學習方法包括支持向量機、聚類、隨機森林等。其中，深度學習模型如自編碼器（autoencoder）也被廣泛應用于異常檢測任務中。