异常检测系统|客户案例研究

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异常检测系统

该系统在商业中有许多应用,包括系统上的入侵检测(识别出可能探测攻击或黑客的网络流量异常畸变)或健康监控(MRI扫描中发现恶性肿瘤),以及信用卡欺诈检测。在操作环境中进行事务以进行故障检测。

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使用的技术

  • 药香
  • PyGTK
  • PyQt
  • 蟒蛇
  • wxPython

挑战性

客户需要开发一种系统,该系统可以提供机器学习解决方案来检测各种业务的数据集中存在的异常。但是,所提供的业务挑战可以描述为存在一些网络流量数据,其中包含多个数据异常。这些数据异常负责为业务部门创建各种问题,以识别数据的性质和趋势,并且无法针对异常影响的数据集构建任何决策/预测模型。

需要对数据进行充分的清理,以使其可用于面向决策的应用程序。我们的ValueCoders团队使用高斯分布模型,该模型绘制了时间戳属性的概率值。时间戳的均值和协方差被传递到高斯分布,该分布计算出最佳的f1_score和epsilon。这些值是使用交叉验证数据集计算的。最后,低于ε值的测试数据集的概率可以标记为离群值。

客户联系ValueCoders开发此应用程序。该公司与客户顾问紧密合作,创建了一个使用人工智能构建的应用程序。数据集中显示的异常是大多数没有实时自动异常检测的业务部门和业务所面临的挑战之一,通常依靠仪表板来揭示数据中包含的问题和见解。

但是,业务就是要应对不断变化的挑战。常量挑战本质上是结构化的,并且流程的标准化也可以帮助我们应对这些挑战。

当他们雇用ValueCoders时,我们必须解决以下任务:

  • 开发一个系统,以应对难以识别的各种挑战和模式。客户需要基于机器学习的解决方案。
  • 客户端应专注于当今企业面临的各种挑战和需求。
  • 机器学习解决方案使企业可以实时洞悉这些问题,并减少对离线/定期仪表板的依赖性。

在开发过程中,我们面临各种挑战,包括以下挑战:

  • 为处理不断变化和不断变化的挑战的企业开发一个系统是一项挑战,其中不断变化的挑战本质上是结构化的,而且流程的标准化也可以帮助我们应对不断变化的挑战。
  • 数据集中出现的异常是大多数业务部门面临的挑战之一。开发能够检测这些异常的系统是我们中间的另一个主要挑战。
  • 开发一种系统,该系统可以发现关于数字业务中存在的数据的任何数据集,即使是最晦涩且容易被忽略的角落,也可以揭示重要的见解。

我们ValueCoders的开发人员凭借其创新思想和技术专长克服了这些挑战。

我们的解决方案

开发此类应用程序的想法是在客户端进行长时间讨论后得出的结果,重点关注各种业务面临的各种挑战和需求。他们想要一个可以帮助他们应对一些可变挑战和模式的应用程序,在这种情况下,基于机器学习的解决方案可以提供对问题的深刻见解。

ValueCoders团队接受了工作复杂性的挑战,并开始致力于此异常检测系统。开发人员之间很少进行讨论’的团队,因此,计划构建此系统。

以下是通过机器学习方法识别异常的步骤。’

步骤1:-读取必须从中检测异常的CSV文件数据集。

步骤2:计算训练样本的均值和协方差矩阵。

步骤3:-通过根据均值和协方差矩阵绘制随机样本,找到数据集的高斯分布。

步骤4:-计算步长(表示每个样本在高斯分布图中向最佳全局值的偏移)。根据步长,为每个具有最大和最小概率的epsilon值计算f1_score和最小epsilon。

步骤5:-比较测试数据集和epsilon的概率。低于ε的可以认为是异常。

结果,它成为一种强大而高效的机器学习解决方案,可以轻松检测数据集中存在的异常。

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