Anomali Analizinin 5 Faydası

Anomali Analizinin 5 Faydası

Anomali analizi, düzensiz gibi görünen veya eğilime veya kalıba aykırı olan verileri keşfetmek için bir öznenin performansını ve davranışını inceleme pratiğini ifade eder. ‘Normal’ verilerden bu tür sapmalara anomaliler veya aykırı değerler denir. Algılandığında, insan veya makine olsun, veri analistleri kullanıcıları gerçek zamanlı olarak bilgilendirerek daha fazla araştırmaya olanak tanır.

Genellikle birbirinin yerine veya anomali analiziyle birlikte kullanılan anormallik tespiti, yalnızca onu tanımlayan mekanizmalar mevcut olduğunda gerçekleşebilir. Bu nedenle yapay zeka ve makine öğrenimi sistemleri, çoklu yazılım ürünlerinde sıklıkla derin öğrenme algoritmalarını kullanır.

Anormallik analizi, tüm varlıklara çeşitli şekillerde fayda sağlar ve bu makale, en değerli katkılarından bazılarını incelemektedir. Ancak, önce anomali analizi sürecini anlamak önemlidir.

 

Anomali Analizi Süreci Nasıl İşler?

Bunu kullanırken çoğu kullanıcı, özellikle girişimlerini büyütmeyi hedefleyen işletmeler olmak üzere kusursuz operasyonlar bekler. Bu ve diğer birçok nedenden dolayı, yazılım ürünü üreticileri sistemlerine anormallik analitiği yerleştirir. Bu nedenle yazılım geliştiriciler Python ve diğer programlama dillerinde anormallik tespitinde ustadırlar. Ancak işletmeler bu gelişmiş sistemleri daha sonra kurabilmektedir.

Anomali analizi, ilk birkaç adım olarak veri değerlerinin, frekans dağılımlarının ve bu değerlerin varyansının istatistiksel olarak gözden geçirilmesini içerir. Daha sonra analist, işlenen niteliklerin veri yüzdesini kaydedecek ve sütunlar arasındaki ve veri kümeleri arasındaki ilişkileri keşfedecektir. Bu adımların izlenmesi, olası düzensiz veri değerlerini ve öğelerini tespit etmeyi amaçlar. Bir kez keşfedildikten sonra, sonraki adımlara karar vermek için kullanıcılar anormallik konusunda uyarılabilir.

 

Anomali Analizinin 5 Faydası

Kulağa korkutucu gelse de, bu yöntem, özellikle yapay zeka sistemlerinde, tüm cephelerde kapsamlı uygulamalarda zaten mevcuttur. Anomali analizini anlamak, bir programlama dili öğrenmeyi gerektirmez , çünkü bunların çoğu bilgisayarlar ve makineler tarafından yapılır.
Çoğu durumda, anormallik analizi, kullanıcıların bir sorunu gerçek sorunlara neden olmadan önce tespit etmesine yardımcı olabilir ve bu da onu tüm kurumsal ortamlarda zorlu bir araç haline getirir.

 

1. Kötü Amaçlı Faaliyetleri ve Tehditleri Tespit Etme

Çoğu kuruluş, anormallik tabanlı bir saldırı tespit sistemi (IDS) kullanır. Bu araç, bir bilgisayar ağındaki kötü niyetli etkinlikleri tespit etmek ve önlemek için özel olarak yapılmıştır. Ağ davranışı anormalliği algılama olarak da bilinen sistem, bilgisayar ve ağ etkinliklerini, kullanımlarında ve etkinliklerinde, dahili veya harici kaynaklardan kaynaklanan sapmalar için izleyerek çalışır. Hem bireysel kullanıcılar hem de ağ bu tür bir korumadan yararlanabilir. Kötü amaçlı yazılım algılama, güvenlik önlemlerini güçlendirmek için başka bir anormallik analizi tabanlı güvenlik aracıdır.

 

2. Güvenlik İhlallerinin Önlenmesi

Bazı kötü niyetli saldırılar o kadar karmaşıktır ki, tespit edilmeden sistemlere erişir. Bir teknoloji endüstrisi devi tarafından hazırlanan 2019 Veri İhlalinin Maliyeti raporu, bir güvenlik ihlalini tespit etmenin ortalama 206 gün sürdüğünü ortaya koydu. Bu, bilgisayar korsanlarının tespit edilmeden kalırken daha fazla zarar verebileceği anlamına gelir. Anormallik analizine dayalı teknolojiler, sisteminizin verilerini sürekli olarak tarayarak ve kullanıcıları herhangi bir düzensizlik konusunda gerçek zamanlı olarak bilgilendirerek güvenlik ihlallerinin önlenmesine yardımcı olur.

 

3. İş Zekası Süreçlerini Basitleştirme ve Geliştirme

İşletmeler, süreçlerinin çoğunu kolaylaştırmak için otomasyona güveniyor. Sonuç olarak, akıllı iş kararları, diğer birkaç şeyin yanı sıra iş performansı ve tüketici davranışına ilişkin farklı türdeki verileri analiz etmeye dayanır.

Yapay zeka algoritmaları, bir anormallik analiz sistemi kullanılarak temel performans göstergeleriyle karşılaştırılabilen metrikler de dahil olmak üzere çeşitli veri türleri toplayabilir. Neyin işe yarayıp yaramadığını inceleyerek, kuruluşunuz büyümeyi sağlayan, iş zekası hedeflerinizi kolaylaştıran ve geliştiren daha etkili pazarlama ve satış stratejileri geliştirebilir .

 

4. Dolandırıcılığın Belirlenmesi

Finans sektörü, en savunmasız sektörlerden biridir. Bilgisayar korsanlarını önlemenin bir parçası olarak, bir kurumun güvenlik savunması dolandırıcılığı tespit etmelidir. Anormallik algılamaya dayalı makineler ve sistemlerine gömülü yapay zeka, işlemlerin geçerli olup olmadığını analiz etmeye yardımcı olabilir. Sahteciliğe karşı tam korumayı garanti edemese de, AI genellikle daha iyi hale gelir ve anormallik tespit sistemlerini iyileştirebilir.

Bazı sosyal ağ platformları ayrıca çevrimiçi bilgisayar korsanlarını, sahte kullanıcıları, trolleri ve cinsel saldırganları belirlemek için anormallik algılama mekanizmalarını kullanır.

 

5. İyileştirilmiş Tıbbi Sonuçlar

Finans sektörünün yanı sıra sağlık sektörü de yapay zeka teknolojilerinden benzer şekilde yararlandı. Bu durumda, tıp uzmanları, doktorların doğru teşhis koymasına yardımcı olmak için tıbbi kayıtlardaki ve görüntülerdeki anormallikleri belirlemek için sistemi kullanabilir. Doğru teşhis ile doktorlar hastalarına uygun bakım ve tedavi yöntemlerini sunarak hasta sonuçlarını iyileştirebilir.

 

Son Not

İnsanlar cep telefonlarında, dizüstü bilgisayarlarda ve yazılım uygulamalarını kullanarak vakit geçirdiklerinden, çevrimiçi saldırılara zarar verme riskleri artıyor. Anomali analizinin önemi, kullanıcıları korumak ve sorunsuz operasyonları sağlamak için paha biçilmezdir.

Birçok kullanımları nedeniyle, anomali analizi ve tespiti, çeşitli uygulamalar için teknolojiyi kullanan tüm varlıklar için hayati araçlardır. Bu temel veri analizi yöntemi, güvenlik sorunlarının ve dolandırıcılığın tespit edilip önlenmesine yardımcı olabilir ve nihayetinde kuruluşların performanslarını ve sonuçlarını iyileştirmelerine yardımcı olabilir.