Какие алгоритмы машинного обучения наиболее эффективны для анализа аномалий в системах мониторинга?

Нет однозначного ответа на вопрос, какие алгоритмы машинного обучения наиболее эффективны для анализа аномалий в системах мониторинга. Несколько методов, которые используются для обнаружения аномалий:

• Анализ главных компонент (PCA). elar.urfu.ru Строит матрицу счётчиков на основе частоты последовательностей ключей журнала, а затем сводит исходную матрицу счётчиков к пространству низкой размерности для обнаружения аномальных последовательностей. elar.urfu.ru
• Одноклассовый метод опорных векторов (One-Class SVM, OCSVM). elar.urfu.ru Модель классификации на основе метода опорных векторов, используется для обнаружения аномалий в журналах только на основе наблюдения за нормальными данными. elar.urfu.ru
• Изолирующий лес (IsolationForest, iForest). elar.urfu.ru Алгоритм обучения без учителя для обнаружения аномалий путём представления признаков в виде древовидных структур. elar.urfu.ru
• LogCluster. elar.urfu.ru Подход на основе кластеризации, где аномальные последовательности журналов обнаруживаются путём сравнения с существующими кластерами. elar.urfu.ru
• Автоэнкодеры. cyberleninka.ru Используются для выявления аномалий через реконструкцию данных. cyberleninka.ru Данные, которые не удаётся эффективно реконструировать, рассматриваются как аномальные. cyberleninka.ru

Также для обнаружения аномалий в системах мониторинга используются модели глубокого обучения, такие как DeepLog, LogAnomaly и LogBERT. elar.urfu.ru

Выбор алгоритма зависит от типа собираемых данных и решаемой операционной задачи. www.ibm.com