异常检测:防止网络入侵的指南
数据是企业和组织不可或缺的一部分,只有在适当的结构化和高效管理的情况下才具有价值。 根据统计,95% of businesses今天发现管理和结构化非结构化数据是一个问题。 这就是data mining的作用所在。它是从大量非结构化数据中发现、分析和提取有意义的模式和有价值信息的过程。 公司使用软件在大数据批次中识别模式,了解其客户和目标受众,并制定业务和营销策略,以提高销售额并降低成本。 除了这个好处外,欺诈和异常检测是数据挖掘最重要的应用之一。 本文将解释异常检测,并进一步探讨如何防止data breaches和网络入侵,以确保数据安全。 什么是异常检测及其类型? 数据挖掘涉及查找相互关联的模式、相关性和趋势,是发现网络中的异常或异常数据点的一种很好的方法。 在数据挖掘中,异常数据点是与数据集中的其他数据点不同,并且偏离了数据集的正常行为模式。 异常可以被分类为不同的类型和类别,包括: 事件变化:指先前正常行为的突然或系统性变化。 离群值:在数据收集中以非系统方式出现的小的异常模式。这些可以进一步分类为全局异常、上下文异常和集体异常。…