Detecção de anomalias: guia para evitar invasões de rede

Os dados são uma parte indispensável das empresas e organizações, e só são valiosos quando estruturados adequadamente e gerenciados com eficiência.

De acordo com estatísticas, 95% das empresas hoje consideram o gerenciamento e a estruturação de dados não estruturados um problema.

É aqui que entra a mineração de dados. É o processo de descobrir, analisar e extrair padrões significativos e informações valiosas de grandes conjuntos de dados não estruturados.

As empresas usam software para identificar padrões em grandes lotes de dados para aprender mais sobre seus clientes e público-alvo e desenvolver estratégias de negócios e marketing para melhorar as vendas e reduzir custos.

Além desse benefício, a detecção de fraudes e anomalias são as aplicações mais importantes da mineração de dados.

Este artigo explica a detecção de anomalias e explora como ela pode ajudar a evitar violações de dados e invasões de rede para garantir a segurança dos dados.

O que é detecção de anomalias e seus tipos?

Embora a mineração de dados envolva encontrar padrões, correlações e tendências que se unem, é uma ótima maneira de encontrar anomalias ou pontos de dados atípicos na rede.

Anomalias na mineração de dados são pontos de dados que diferem de outros pontos de dados no conjunto de dados e se desviam do padrão de comportamento normal do conjunto de dados.

As anomalias podem ser classificadas em tipos e categorias distintas, incluindo:

• Mudanças em Eventos: Referem-se a mudanças repentinas ou sistemáticas do comportamento normal anterior.
• Outliers: Pequenos padrões anômalos que aparecem de forma não sistemática na coleta de dados. Estes podem ser ainda classificados em outliers globais, contextuais e coletivos.
• Desvios: Mudança gradual, não direcional e de longo prazo no conjunto de dados.

Assim, a detecção de anomalias é uma técnica de processamento de dados altamente útil para detectar transações fraudulentas, lidar com estudos de caso com desequilíbrio de alta classe e detecção de doenças para construir modelos robustos de ciência de dados.

Por exemplo, uma empresa pode querer analisar seu fluxo de caixa para encontrar transações anormais ou recorrentes em uma conta bancária desconhecida para detectar fraudes e conduzir investigações adicionais.

Benefícios da detecção de anomalias

A detecção de anomalias de comportamento do usuário ajuda a fortalecer os sistemas de segurança e os torna mais precisos e precisos.

Ele analisa e dá sentido a várias informações que os sistemas de segurança fornecem para identificar ameaças e riscos potenciais dentro da rede.

Aqui estão as vantagens da detecção de anomalias para as empresas:

• Detecção em tempo real de ameaças de segurança cibernética e violações de dados , pois seus algoritmos de inteligência artificial (IA) verificam constantemente seus dados para encontrar comportamentos incomuns.
• Ele torna o rastreamento de atividades e padrões anômalos mais rápido e fácil do que a detecção manual de anomalias, reduzindo o trabalho e o tempo necessários para resolver ameaças.
• Minimiza os riscos operacionais identificando erros operacionais, como quedas repentinas de desempenho, antes mesmo de ocorrerem.
• Ele ajuda a eliminar grandes danos aos negócios detectando anomalias rapidamente, pois sem um sistema de detecção de anomalias, as empresas podem levar semanas e meses para identificar possíveis ameaças.

Assim, a detecção de anomalias é um grande trunfo para empresas que armazenam extensos conjuntos de dados de clientes e negócios para encontrar oportunidades de crescimento e eliminar ameaças de segurança e gargalos operacionais.

Técnicas de Detecção de Anomalias

A detecção de anomalias usa vários procedimentos e algoritmos de aprendizado de máquina (ML) para monitorar dados e detectar ameaças.

Aqui estão as principais técnicas de detecção de anomalias:

#1. Técnicas de aprendizado de máquina

As técnicas de Machine Learning usam algoritmos de ML para analisar dados e detectar anomalias. Os diferentes tipos de algoritmos de aprendizado de máquina para detecção de anomalias incluem:

• Algoritmos de agrupamento
• Algoritmos de classificação
• Algoritmos de aprendizado profundo

E as técnicas de ML comumente usadas para detecção de anomalias e ameaças incluem máquinas de vetor de suporte (SVMs), agrupamento k-means e codificadores automáticos.

#2. Técnicas Estatísticas

As técnicas estatísticas usam modelos estatísticos para detectar padrões incomuns (como flutuações incomuns no desempenho de uma determinada máquina) nos dados para detectar valores que estão além do intervalo dos valores esperados.

As técnicas comuns de detecção de anomalias estatísticas incluem teste de hipóteses, IQR, Z-score, Z-score modificado, estimativa de densidade, boxplot, análise de valores extremos e histograma.

#3. Técnicas de Mineração de Dados

As técnicas de mineração de dados usam técnicas de classificação e agrupamento de dados para encontrar anomalias no conjunto de dados. Algumas técnicas comuns de anomalias de mineração de dados incluem agrupamento espectral, agrupamento baseado em densidade e análise de componentes principais.

Os algoritmos de mineração de dados de clustering são usados ​​para agrupar diferentes pontos de dados em clusters com base em sua similaridade para encontrar pontos de dados e anomalias fora desses clusters.

Por outro lado, os algoritmos de classificação alocam pontos de dados para classes predefinidas específicas e detectam pontos de dados que não pertencem a essas classes.

#4. Técnicas Baseadas em Regras

Como o nome sugere, as técnicas de detecção de anomalias baseadas em regras usam um conjunto de regras predeterminadas para encontrar anomalias nos dados.

Essas técnicas são comparativamente mais fáceis e simples de configurar, mas podem ser inflexíveis e podem não ser eficientes na adaptação à mudança de comportamento e padrões de dados.

Por exemplo, você pode facilmente programar um sistema baseado em regras para sinalizar transações que excedam um valor específico em dólares como fraudulentas.

#5. Técnicas Específicas de Domínio

Você pode usar técnicas específicas de domínio para detectar anomalias em sistemas de dados específicos. No entanto, embora possam ser altamente eficientes na detecção de anomalias em domínios específicos, podem ser menos eficientes em outros domínios fora do especificado.

Por exemplo, usando técnicas específicas de domínio, você pode criar técnicas especificamente para localizar anomalias em transações financeiras. Porém, eles podem não funcionar para encontrar anomalias ou quedas de desempenho em uma máquina.

Necessidade de aprendizado de máquina para detecção de anomalias

O aprendizado de máquina é muito importante e altamente útil na detecção de anomalias.

Hoje, a maioria das empresas e organizações que exigem detecção de outliers lida com grandes quantidades de dados, desde texto, informações de clientes e transações até arquivos de mídia, como imagens e conteúdo de vídeo.

Passar por todas as transações bancárias e dados gerados a cada segundo manualmente para gerar insights significativos é quase impossível. Além disso, a maioria das empresas enfrenta desafios e grandes dificuldades na estruturação de dados não estruturados e na organização dos dados de maneira significativa para análise de dados.

É aqui que ferramentas e técnicas como aprendizado de máquina (ML) desempenham um grande papel na coleta, limpeza, estruturação, organização, análise e armazenamento de grandes volumes de dados não estruturados.

Técnicas e algoritmos de aprendizado de máquina processam grandes conjuntos de dados e fornecem flexibilidade para usar e combinar diferentes técnicas e algoritmos para fornecer os melhores resultados.

Além disso, o aprendizado de máquina também ajuda a simplificar os processos de detecção de anomalias para aplicativos do mundo real e economiza recursos valiosos.

Aqui estão mais alguns benefícios e a importância do aprendizado de máquina na detecção de anomalias:

• Ele facilita a detecção de anomalias de dimensionamento , automatizando a identificação de padrões e anomalias sem exigir programação explícita.
• Os algoritmos de aprendizado de máquina são altamente adaptáveis ​​a padrões de conjuntos de dados em mudança, tornando-os altamente eficientes e robustos com o tempo.
• Lida facilmente com conjuntos de dados grandes e complexos, tornando a detecção de anomalias eficiente, apesar da complexidade do conjunto de dados.
• Garante a identificação e detecção precoce de anomalias , identificando as anomalias à medida que ocorrem, economizando tempo e recursos.
• Os sistemas de detecção de anomalias baseados em Machine Learning ajudam a alcançar níveis mais altos de precisão na detecção de anomalias em comparação com os métodos tradicionais.

Assim, a detecção de anomalias combinada com o aprendizado de máquina ajuda na detecção mais rápida e precoce de anomalias para evitar ameaças de segurança e violações maliciosas.

Algoritmos de aprendizado de máquina para detecção de anomalias

Você pode detectar anomalias e discrepâncias nos dados com a ajuda de diferentes algoritmos de mineração de dados para classificação, agrupamento ou aprendizagem de regras de associação.

Normalmente, esses algoritmos de mineração de dados são classificados em duas categorias diferentes — algoritmos de aprendizado supervisionados e não supervisionados.

Aprendizagem Supervisionada

O aprendizado supervisionado é um tipo comum de algoritmo de aprendizado que consiste em algoritmos como máquinas de vetores de suporte, regressão logística e linear e classificação multiclasse. Esse tipo de algoritmo é treinado em dados rotulados, o que significa que seu conjunto de dados de treinamento inclui dados de entrada normais e saída correta correspondente ou exemplos anômalos para construir um modelo preditivo.

Assim, seu objetivo é fazer previsões de saída para dados novos e não vistos com base nos padrões do conjunto de dados de treinamento. As aplicações de algoritmos de aprendizado supervisionado incluem reconhecimento de imagem e fala, modelagem preditiva e processamento de linguagem natural (NLP).

Aprendizagem não supervisionada

Aprendizagem não supervisionada não é treinado em nenhum dado rotulado. Em vez disso, ele descobre processos complicados e estruturas de dados subjacentes sem fornecer a orientação do algoritmo de treinamento e, em vez de fazer previsões específicas.

As aplicações de algoritmos de aprendizado não supervisionado incluem detecção de anomalias, estimativa de densidade e compactação de dados.

Agora, vamos explorar alguns algoritmos populares de detecção de anomalias baseados em aprendizado de máquina.

Fator Outlier Local (LOF)

Local Outlier Factor ou LOF é um algoritmo de detecção de anomalias que considera a densidade de dados local para determinar se um ponto de dados é uma anomalia.

Ele compara a densidade local de um item com as densidades locais de seus vizinhos para analisar áreas de densidades semelhantes e itens com densidades comparativamente mais baixas do que seus vizinhos - que nada mais são do que anomalias ou valores discrepantes.

Assim, em termos simples, a densidade em torno de um item atípico ou anômalo difere da densidade em torno de seus vizinhos. Portanto, esse algoritmo também é chamado de algoritmo de detecção de outliers baseado em densidade.

K-vizinho mais próximo (K-NN)

K-NN é o algoritmo mais simples de classificação e detecção de anomalias supervisionadas que é fácil de implementar, armazena todos os exemplos e dados disponíveis e classifica os novos exemplos com base nas semelhanças nas métricas de distância.

Esse algoritmo de classificação também é chamado de aprendizado preguiçoso porque armazena apenas os dados de treinamento rotulados - sem fazer mais nada durante o processo de treinamento.

Quando o novo ponto de dados de treinamento não rotulado chega, o algoritmo examina os K-mais próximos ou os pontos de dados de treinamento mais próximos para usá-los para classificar e determinar a classe do novo ponto de dados não rotulado.

O algoritmo K-NN usa os seguintes métodos de detecção para determinar os pontos de dados mais próximos:

• Distância euclidiana para medir a distância para dados contínuos.
• Distância de Hamming para medir a proximidade ou “proximidade” das duas strings de texto para dados discretos.

Por exemplo, considere que seus conjuntos de dados de treinamento consistem em dois rótulos de classe, A e B. Se um novo ponto de dados chegar, o algoritmo calculará a distância entre o novo ponto de dados e cada um dos pontos de dados no conjunto de dados e selecionará os pontos que são o número máximo mais próximo do novo ponto de dados.

Portanto, suponha que K = 3 e 2 de 3 pontos de dados sejam rotulados como A, então o novo ponto de dados é rotulado como classe A.

Portanto, o algoritmo K-NN funciona melhor em ambientes dinâmicos com requisitos frequentes de atualização de dados.

É um algoritmo popular de detecção de anomalias e mineração de texto com aplicações em finanças e negócios para detectar transações fraudulentas e aumentar a taxa de detecção de fraudes.

Máquina de vetores de suporte (SVM)

A máquina de vetores de suporte é um algoritmo de detecção de anomalias baseado em aprendizado de máquina supervisionado usado principalmente em problemas de regressão e classificação.

Ele usa um hiperplano multidimensional para segregar dados em dois grupos (novos e normais). Assim, o hiperplano atua como um limite de decisão que separa as observações de dados normais e os novos dados.

A distância entre esses dois pontos de dados é chamada de margens.

Como o objetivo é aumentar a distância entre os dois pontos, o SVM determina o melhor ou o hiperplano ideal com a margem máxima para garantir que a distância entre as duas classes seja a maior possível.

Em relação à detecção de anomalias, o SVM calcula a margem da nova observação do ponto de dados do hiperplano para classificá-lo.

Se a margem exceder o limite definido, ela classifica a nova observação como uma anomalia. Ao mesmo tempo, se a margem for menor que o limiar, a observação é classificada como normal.

Assim, os algoritmos SVM são altamente eficientes na manipulação de conjuntos de dados complexos e de alta dimensão.

Floresta de Isolamento

Isolation Forest é um algoritmo de detecção de anomalias de aprendizado de máquina não supervisionado baseado no conceito de classificador de floresta aleatória.

Este algoritmo processa dados subamostrados aleatoriamente no conjunto de dados em uma estrutura de árvore baseada em atributos aleatórios. Ele constrói várias árvores de decisão para isolar observações. E considera uma observação particular uma anomalia se for isolada em menos árvores com base em sua taxa de contaminação.

Assim, em termos simples, o algoritmo da floresta de isolamento divide os pontos de dados em diferentes árvores de decisão, garantindo que cada observação seja isolada da outra.

As anomalias geralmente ficam longe do cluster de pontos de dados, facilitando a identificação das anomalias em comparação com os pontos de dados normais.

Algoritmos de floresta de isolamento podem lidar facilmente com dados categóricos e numéricos. Como resultado, eles são mais rápidos de treinar e altamente eficientes na detecção de anomalias de alta dimensão e grandes conjuntos de dados.

Intervalo Interquartil

Intervalo interquartil ou IQR é usado para medir a variabilidade estatística ou dispersão estatística para encontrar pontos anômalos nos conjuntos de dados, dividindo-os em quartis.

O algoritmo classifica os dados em ordem crescente e divide o conjunto em quatro partes iguais. Os valores que separam essas partes são Q1, Q2 e Q3 — primeiro, segundo e terceiro quartis.

Aqui está a distribuição percentil desses quartis:

• Q1 significa o percentil 25 dos dados.
• Q2 significa o percentil 50 dos dados.
• Q3 significa o percentil 75 dos dados.

IQR é a diferença entre o terceiro (75º) e o primeiro (25º) conjuntos de dados de percentil, representando 50% dos dados.

O uso do IQR para detecção de anomalias exige que você calcule o IQR do seu conjunto de dados e defina os limites inferior e superior dos dados para encontrar anomalias.

• Limite inferior: Q1 - 1,5 * IQR
• Limite superior: Q3 + 1,5 * IQR

Normalmente, as observações fora desses limites são consideradas anomalias.

O algoritmo IQR é eficaz para conjuntos de dados com dados distribuídos de forma desigual e onde a distribuição não é bem compreendida.

Palavras Finais

Os riscos de segurança cibernética e as violações de dados não parecem diminuir nos próximos anos - e espera-se que esse setor arriscado cresça ainda mais em 2023, e os ataques cibernéticos de IoT devem dobrar até 2025.

Além disso, os crimes cibernéticos custarão às empresas e organizações globais cerca de US$ 10,3 trilhões anualmente até 2025.

É por isso que a necessidade de técnicas de detecção de anomalias está se tornando mais prevalente e necessária hoje para detecção de fraudes e prevenção de invasões de rede.

Este artigo ajudará você a entender o que são anomalias na mineração de dados, diferentes tipos de anomalias e maneiras de evitar invasões de rede usando técnicas de detecção de anomalias baseadas em ML.

Em seguida, você pode explorar tudo sobre a matriz de confusão no aprendizado de máquina.