Как эволюционировали методы обнаружения аномальных объектов?

Методы обнаружения аномальных объектов эволюционировали, в частности, благодаря достижениям в области искусственного интеллекта. www.verifiedmarketreports.com Некоторые этапы развития:

• Появление систем обнаружения вторжений в режиме реального времени. en.wikipedia.org В 1990-е годы появились системы, которые могли анализировать данные аудита по мере их создания, что позволяло немедленно обнаруживать атаки и реагировать на них. en.wikipedia.org
• Использование прогнозных моделей. www.verifiedmarketreports.com Традиционные методы часто были сосредоточены на выявлении аномалий после их возникновения. www.verifiedmarketreports.com Прогнозные модели используют исторические данные и алгоритмы машинного обучения для прогнозирования будущих аномалий. www.verifiedmarketreports.com
• Интеграция неконтролируемых методов обучения. www.verifiedmarketreports.com Такие методы, как автоэкодер, алгоритмы кластеризации и изоляционные леса, могут обнаруживать тонкие отклонения в данных, которые не могут быть получены традиционными контролируемыми моделями. www.verifiedmarketreports.com
• Возможность обработки в режиме реального времени. www.verifiedmarketreports.com Это гарантирует, что аномалии определяются и решаются незамедлительно, минимизируя потенциальные воздействия. www.verifiedmarketreports.com
• Интеграция объяснимого ИИ. www.verifiedmarketreports.com Обеспечивает прозрачность, укрепляя доверие к автоматизированным системам. www.verifiedmarketreports.com

Кроме того, разрабатываются новые алгоритмы для поиска аномалий, например, MERLIN (2020) и его улучшение — MERLIN++ (2023). www.susu.ru Также в 2023 году предложен алгоритм DAMP для обнаружения аномалий в потоковых временных рядах. www.susu.ru