تشخیص ناهنجاری چیست؟
تشخیص ناهنجاری به بررسی نقاط داده خاص و شناسایی موارد نادر و مشکوک می‌پردازد، زیرا به نظر می‌رسد با الگوی رفتاری تثبیت‌شده متفاوت هستند. تشخیص ناهنجاری چیز جدیدی نیست، اما با افزایش داده‌ها، ردیابی دستی غیرعملی است.
چرا تشخیص ناهنجاری مهم است؟
تشخیص ناهنجاری به ویژه در صنایعی مانند امور مالی، خرده‌فروشی و امنیت سایبری اهمیت دارد، اما هر کسب‌وکاری باید یک راه‌حل تشخیص ناهنجاری را در نظر بگیرد. این روش، ابزاری خودکار برای شناسایی موارد پرت مضر و محافظت از داده‌های شما فراهم می‌کند. به عنوان مثال، بانکداری صنعتی است که از تشخیص ناهنجاری بهره می‌برد. با استفاده از آن، بانک‌ها می‌توانند فعالیت‌های جعلی و الگوهای ناپایدار را شناسایی و از داده‌ها محافظت کنند.داده‌ها شاهرگ حیاتی کسب‌وکار شما هستند و به خطر انداختن آنها می‌تواند عملکرد شما را به خطر بیندازد. بدون تشخیص ناهنجاری، ممکن است درآمد و اعتبار برند خود را که سال‌ها برای پرورش آن تلاش کرده‌اید، از دست بدهید. کسب‌وکار شما با نقض‌های امنیتی و از دست دادن اطلاعات حساس مشتری مواجه می‌شود. اگر این اتفاق بیفتد، شما در معرض از دست دادن سطح اعتمادی از مشتری قرار می‌گیرید که ممکن است جبران‌ناپذیر باشد.
تاریخچه تشخیص ناهنجاری چیست؟
سازمان‌ها قبلاً به صورت دستی نقاط داده را بررسی می‌کردند و به دنبال سرنخ‌ها و بینش‌هایی در مورد نحوه عملکرد سیستم‌های خود بودند. ریشه‌های اصلی همیشه با این روش کشف نمی‌شدند. یک سازمان ممکن بود متوجه تغییری در رفتار شده باشد، اما آنها نمی‌توانستند ریشه‌های اصلی را کشف کنند. در چنین شرایطی، مشکل همچنان ادامه داشت و داده‌های آنها در معرض خطر بود. امروزه، تشخیص ناهنجاری بیشتر به یادگیری ماشین (ML) تکیه دارد. ML به شناسایی موارد پرت دشوار، کاهش آنها و محافظت از سیستم شما کمک می‌کند.
تشخیص ناهنجاری در آینده به کجا خواهد رفت؟
پیش‌بینی‌پذیری گام بعدی برای تشخیص ناهنجاری است. با پیش‌بینی‌پذیری می‌توانید موارد پرت را در سطح ماشین پیدا کنید. یافتن آنها به جلوگیری از آسیب به سیستم شما قبل از وقوع آنها کمک می‌کند. به عنوان مثال، بیمارستانی که نمی‌داند حمله چگونه خواهد بود، می‌تواند از پیش‌بینی‌پذیری بهره‌مند شود. با پیش‌بینی‌پذیری، بیمارستان می‌تواند قوانینی را برای جلوگیری از حمله، محافظت از داده‌های حساس و محیط خود بنویسد.
مزایای تشخیص ناهنجاری چیست؟
تشخیص ناهنجاری مزایای متعددی ارائه می‌دهد. اول، می‌توانید یک مشکل را قبل از رسیدن به سایر بخش‌های سیستم خود، محلی و برطرف کنید. این امر منجر به صرفه‌جویی در هزینه می‌شود، زیرا شما فقط به یک منطقه رسیدگی می‌کنید نه کل سیستم خود. خدمات مشتری با تشخیص ناهنجاری وارد عمل می‌شود. هنگامی که سیستم شما در معرض خطر قرار می‌گیرد، احتمالاً مشتریان داخلی و خارجی شما بیشترین هزینه را پرداخت خواهند کرد. از طریق تشخیص ناهنجاری می‌توانید این تهدید را به حداقل برسانید و مهمتر از آن، اعتماد را در همه بخش‌های مشتری خود حفظ کنید.
چالش‌های تشخیص ناهنجاری چیست؟
مقیاس‌پذیری رایج‌ترین چالشی است که مشتریان هنگام استقرار یک استراتژی تشخیص ناهنجاری با آن مواجه می‌شوند. اکثر مشتریان در حال حاضر از این فناوری استفاده نمی‌کنند و مقیاس عملیات شما برای پشتیبانی از آن می‌تواند دشوار باشد. تعیین آستانه‌های داده مناسب چالش‌برانگیز است. انجام این کار تضمین می‌کند که یکپارچگی تلاش‌های شما پس از استقرار راه‌حل شما به خطر نیفتد.
چه کسی از تشخیص ناهنجاری استفاده می‌کند؟
مدیران پلتفرم و امنیت، توسعه‌دهندگان برنامه و مهندسان قابلیت اطمینان سایت به احتمال زیاد از تشخیص ناهنجاری استفاده می‌کنند.
تشخیص ناهنجاری چه کاری انجام می‌دهد؟
تشخیص ناهنجاری فعالیت‌های مشکوکی را که خارج از الگوهای رفتاری عادی تثبیت‌شده شما قرار دارند، شناسایی می‌کند. یک راه‌حل از سیستم شما در زمان واقعی در برابر مواردی که می‌تواند منجر به خسارات مالی قابل توجه، نقض داده‌ها و سایر رویدادهای مضر شود، محافظت می‌کند.
چگونه یک استراتژی تشخیص ناهنجاری ایجاد می‌کنید؟
استراتژی تشخیص ناهنجاری با شناسایی شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) آغاز می‌شود. این شاخص‌ها معمولاً به مشکل تجاری که در تلاش برای حل آن هستید، مرتبط هستند. همچنین باید ویژگی‌های داده‌های خود را درک کنید. چگونه به شبکه شما وارد می‌شود؟ آیا پیوسته است یا دسته‌ای؟ چه نقاط داده‌ای را ردیابی می‌کنید؟ پاسخ به این سؤالات به شکل‌دهی استراتژی شما کمک می‌کند، زیرا داده‌ها نقش مهمی در این فرآیند ایفا می‌کنند. در مرحله بعد، بودجه‌ای تعیین کنید و اهدافی را تعیین کنید. در آخر، اطمینان حاصل کنید که هر یک از اعضای تیم شما اهداف و نقشی را که در دستیابی به آنها ایفا می‌کنند، درک می‌کنند.
