Моделі та методи визначення аномалій в даних

Abstract

Метою роботи є теоретичне дослідження сучасних моделей і методів виявлення аномалій у даних, систематизація дискримінативних та генеративних підходів, а також порівняльний аналіз їхніх переваг, обмежень залежно від типу даних і предметної області. Об’єкт дослідження – процеси виявлення аномалій у даних, що включають ідентифікацію відхилень від нормальної поведінки системи та характеристику природи аномалії (доброякісна чи зловмисна). Предмет дослідження – теоретичні моделі та методи виявлення аномалій, зокрема дискримінативні та генеративні/ймовірнісні. Результати дослідження: створено розгорнуту класифікацію методів виявлення аномалій, проведено теоретичний порівняльний аналіз дискримінативних і генеративних підходів, обґрунтовано критерії їх вибору залежно від наявності міток, розмірності даних та вимог до інтерпретуваності. У вступі обґрунтовано актуальність теми та сформульовано мету й завдання роботи. У першому розділі розглянуто теоретичні основи виявлення аномалій. У другому розділі проаналізовано дискримінативні методи. У третьому розділі досліджено генеративні та ймовірнісні методи. Висновки: систематизовані сучасні теоретичні підходи до виявлення аномалій дозволяють обґрунтовано обирати метод залежно від характеристик даних і задачі, що сприяє підвищенню точності та зниженню рівня хибних спрацювань у реальних системах моніторингу.