异常检测：基于统计的方法

异常检测：基于统计的方法

1. 背景介绍

1.1 什么是异常检测

异常检测是一种广泛应用于各个领域的技术，旨在从数据集中识别出与大多数数据模式显著不同的异常值、事件或对象。这些异常可能源于噪声、错误或真实的异常情况。准确检测异常对于保护系统的完整性、发现欺诈行为、监控健康状况等都至关重要。

1.2 异常检测的重要性

在现实世界中,异常检测扮演着非常重要的角色。例如:

• 网络安全: 检测入侵行为和恶意流量
• 金融: 识别欺诈交易和洗钱活动
• 制造业: 监控生产线并发现缺陷产品
• 医疗保健: 诊断疾病并发现异常病理报告
• 物联网: 检测传感器故障和异常读数

1.3 异常检测的挑战

尽管异常检测广泛应用,但它面临着一些固有的挑战:

• 异常数据稀缺: 通常异常数据远少于正常数据
• 数据标注成本高: 人工标注异常数据往往代价高昂
• 异常形式多样: 异常可能表现为离群点、上下文异常或集群异常等多种形式
• 数据复杂性: 高维度、异构和非平稳的数据增加了检测难度

2. 核心概念与联系

2.1 异常检测与其他技术的关系

异常检测与其他机器学习技术存在一些联系,但又有所区别:

• 新颖性检测: 侧重于发现新