সুচিপত্র:
সংজ্ঞা - অ্যানোমালি ডিটেকশন বলতে কী বোঝায়?
অ্যানোমালি সনাক্তকরণ হ'ল ডেটা পয়েন্ট, আইটেম, পর্যবেক্ষণ বা ইভেন্টগুলির সনাক্তকরণ যা প্রদত্ত গোষ্ঠীর প্রত্যাশিত প্যাটার্নের সাথে খাপ খায় না। এই অসঙ্গতিগুলি খুব কম সময়ে ঘটে তবে সাইবার অনুপ্রবেশ বা জালিয়াতির মতো একটি বৃহত এবং উল্লেখযোগ্য হুমকির পরিচয় দিতে পারে।
এই অসঙ্গতিগুলির সনাক্তকরণ, সনাক্তকরণ এবং ভবিষ্যদ্বাণী সম্পর্কে শিখতে সহায়তা করার জন্য আচরণগত বিশ্লেষণ এবং বিশ্লেষণের অন্যান্য ধরণের ক্ষেত্রে অ্যানোমালি সনাক্তকরণ ভারীভাবে ব্যবহৃত হয়।
অ্যানোমালি সনাক্তকরণ বহিরাগত সনাক্তকরণ হিসাবেও পরিচিত।
টেকোপিডিয়া অ্যানোমালি ডিটেকশন ব্যাখ্যা করে
অ্যানোমালি সনাক্তকরণ মূলত একটি ডেটা মাইনিং প্রক্রিয়া এবং প্রদত্ত ডেটা সেটে সংঘটিত হওয়ার প্রবণতাগুলি নির্ধারণ করতে এবং তাদের উপস্থিতি সম্পর্কে বিশদ নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়। এটি সেন্সর নেটওয়ার্কগুলিতে জালিয়াতি সনাক্তকরণ, অনুপ্রবেশ সনাক্তকরণ, ত্রুটি সনাক্তকরণ, সিস্টেমের স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণ এবং ইভেন্ট সনাক্তকরণ সিস্টেমের মতো ডোমেনগুলিতে প্রযোজ্য। জালিয়াতি এবং অনুপ্রবেশ সনাক্তকরণের প্রসঙ্গে, ব্যতিক্রমগুলি বা আকর্ষণীয় আইটেমগুলি অগত্যা বিরল আইটেম নয় তবে সেই অপ্রত্যাশিত ক্রিয়াকলাপগুলির ক্রাস্ট। এই জাতীয় অসংগতিগুলি বিরল ঘটনা বা আউটলিয়ারদের সংজ্ঞা অনুসারে চলে না, তাই যথাযথভাবে একত্রিত বা প্রশিক্ষণ না নিলে অনেকগুলি অসাধারণ সনাক্তকরণ পদ্ধতিগুলি এই উদাহরণগুলিতে কাজ করে না। সুতরাং, এই ক্ষেত্রে, একটি ক্লাস্টার বিশ্লেষণ অ্যালগরিদম এই ডেটা পয়েন্টগুলির দ্বারা তৈরি মাইক্রোক্লাস্টার নিদর্শনগুলি সনাক্ত করার জন্য আরও উপযুক্ত হতে পারে।
অসঙ্গতি সনাক্তকরণের কৌশলগুলির মধ্যে রয়েছে:
- এক শ্রেণীর সমর্থন ভেক্টর মেশিন
- রেকর্ডগুলির নির্ধারণ যা শিখেছি সমিতির বিধিগুলি থেকে বিচ্যুত হয়
- দূরত্ব ভিত্তিক কৌশল
- প্রতিলিপি নিউরাল নেটওয়ার্ক
- ক্লাস্টার বিশ্লেষণ-ভিত্তিক অসাধারণ সনাক্তকরণ
- প্রোফাইলিং পদ্ধতি
- পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি
- বিধি-ভিত্তিক সিস্টেমগুলি
- মডেল ভিত্তিক পন্থা
- দূরত্ব ভিত্তিক পদ্ধতি
