Алгоритм машинного обнаружения аномалий работает в несколько этапов: 3

1. Параметризация. 3 Сбор исходных данных из контролируемой среды. 3 Они должны быть типичными для системы, которая будет смоделирована (например, данные пакета из сети). 3
2. Обучение. 3 Моделирование системы с помощью ручных или автоматических методов. 3
3. Обнаружение аномалий. 3 Система, созданная на этапе моделирования, сравнивается с выбранным параметризованным блоком данных. 3 Для определения аномального поведения выбираются пороговые критерии. 3

Некоторые методы машинного обнаружения аномалий:

• Алгоритмы кластеризации. 5 Например, DBSCAN выявляет точки, не принадлежащие ни к одному кластеру. 5
• Методы на основе близости. 5 Например, LOF (Local Outlier Factor) оценивает аномальность точек на основе их локальной плотности относительно соседей. 5
• Изоляционный лес. 5 Эффективно выделяет аномалии, используя принцип случайного разделения пространства признаков. 5
• Автоэнкодеры. 5 Способны обнаруживать аномалии, обучаясь воспроизводить нормальные данные и выявляя образцы, которые плохо реконструируются. 5

Выбор конкретного метода зависит от специфики задачи, характера данных и требований к производительности системы. 5