異常検知
出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/12/01 23:24 UTC 版)
異常検知(いじょうけんち、英: anomaly detection)や外れ値検知(はずれちけんち、英: outlier detection)とは、データマイニングにおいて、期待されるパターンまたはデータセット中の他のアイテムと一致しないアイテムやイベントや観測結果を識別すること[1]。何が異常であるかを定義するのは、タスク次第ではあるものの、Varun Chandolaら[1]は異常というのは通常の動作として明確に定義された概念に準拠しないデータパターンである定義している。各タスクに適用すると通常、異常とは銀行詐欺、クレジットカード不正利用、構造欠陥、医学的な問題、文書中の誤り検出、不審な行動検出、機械の故障検知などの問題に翻訳する。なお、異常(anomaly)は、外れ値(outlier)、珍しい物(novelty)、雑音(noise)、変動(deviation)、例外(exception)などとも呼ばれる[2]。
- ^ a b Chandola, Varun; Banerjee, A.; Kumar, V. (2009). “Anomaly detection: A survey”. ACM Computing Surveys 41 (3): 1. doi:10.1145/1541880.1541882 .
- ^ Hodge, V. J.; Austin, J. (2004). “A Survey of Outlier Detection Methodologies”. Artificial Intelligence Review 22 (2): 85. doi:10.1007/s10462-004-4304-y .
- ^ Dokas, Paul; Levent Ertoz, Vipin Kumar, Aleksandar Lazarevic, Jaideep Srivastava, Pang-Ning Tan (2002). “Data mining for network intrusion detection”. Proceedings NSF Workshop on Next Generation Data Mining .
- ^ Ivan Tomek (1976). “An Experiment with the Edited Nearest-Neighbor Rule”. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. 6. pp. 448-452
- ^ Michael R Smith and Tony Martinez (2011). “Improving Classification Accuracy by Identifying and Removing Instances that Should Be Misclassified”. Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2011). pp. 2690-2697
- ^ Denning, Dorothy, "An Intrusion Detection Model," Proceedings of the Seventh IEEE Symposium on Security and Privacy, May 1986, pages 119-131.
- ^ Teng, Henry S., Chen, Kaihu, and Lu, Stephen C-Y, "Adaptive Real-time Anomaly Detection Using Inductively Generated Sequential Patterns," 1990 IEEE Symposium on Security and Privacy
- ^ Jones, Anita K., and Sielken, Robert S., "Computer System Intrusion Detection: A Survey," Technical Report, Department of Computer Science, University of Virginia, Charlottesville, VA, 1999
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