Guide för att förhindra nätverksintrång

Data är en oumbärlig del av företag och organisationer, och den är bara värdefull när den är strukturerad på rätt sätt och hanteras effektivt.

Enligt statistik upplever 95 % av företagen idag att hantera och strukturera ostrukturerad data som ett problem.

Det är här datautvinning kommer in. Det är processen att upptäcka, analysera och extrahera meningsfulla mönster och värdefull information från stora uppsättningar ostrukturerad data.

Företag använder programvara för att identifiera mönster i stora databatcher för att lära sig mer om sina kunder och målgrupp och utveckla affärs- och marknadsföringsstrategier för att förbättra försäljningen och minska kostnaderna.

Förutom denna fördel är bedrägeri- och anomalidetektering de viktigaste tillämpningarna för datautvinning.

Den här artikeln förklarar avvikelsedetektering och utforskar ytterligare hur det kan hjälpa till att förhindra dataintrång och nätverksintrång för att säkerställa datasäkerhet.

Vad är anomalidetektering och dess typer?

Även om datautvinning innebär att hitta mönster, korrelationer och trender som länkar samman, är det ett utmärkt sätt att hitta anomalier eller avvikande datapunkter inom nätverket.

Anomalier i datautvinning är datapunkter som skiljer sig från andra datapunkter i datamängden och avviker från datasetets normala beteendemönster.

Anomalier kan klassificeras i distinkta typer och kategorier, inklusive:

  • Förändringar i händelser: Syftar på plötsliga eller systematiska förändringar från det tidigare normala beteendet.
  • Outliers: Små anomala mönster som uppträder på ett icke-systematiskt sätt vid datainsamling. Dessa kan ytterligare klassificeras i globala, kontextuella och kollektiva extremvärden.
  • Drifter: Gradvis, oriktad och långsiktig förändring i datamängden.

Således är anomalidetektering en databehandlingsteknik som är mycket användbar för att upptäcka bedrägliga transaktioner, hantera fallstudier med högklassig obalans och sjukdomsdetektering för att bygga robusta datavetenskapliga modeller.

Till exempel kan ett företag vilja analysera sitt kassaflöde för att hitta onormala eller återkommande transaktioner till ett okänt bankkonto för att upptäcka bedrägerier och genomföra ytterligare undersökningar.

Fördelar med anomalidetektering

Detektering av anomali av användarbeteende hjälper till att stärka säkerhetssystemen och gör dem mer exakta och exakta.

Den analyserar och ger mening till olika information som säkerhetssystemen tillhandahåller för att identifiera hot och potentiella risker inom nätverket.

Här är fördelarna med att upptäcka avvikelser för företag:

  • Realtidsdetektering av cybersäkerhetshot och dataintrång eftersom dess algoritmer för artificiell intelligens (AI) ständigt skannar din data för att hitta ovanligt beteende.
  • Det gör spårning av onormala aktiviteter och mönster snabbare och enklare än manuell avvikelsedetektering, vilket minskar det arbete och den tid som krävs för att lösa hot.
  • Minimerar operativa risker genom att identifiera operativa fel, såsom plötsliga prestandafall, innan de ens inträffar.
  • Det hjälper till att eliminera stora affärsskador genom att snabbt upptäcka anomalier, eftersom det kan ta veckor och månader för företag att identifiera potentiella hot utan ett system för upptäckt av anomalier.

Således är avvikelsedetektering en stor tillgång för företag som lagrar omfattande kund- och affärsdatauppsättningar för att hitta tillväxtmöjligheter och eliminera säkerhetshot och operativa flaskhalsar.

Tekniker för anomalidetektering

Avvikelsedetektering använder flera procedurer och algoritmer för maskininlärning (ML) för att övervaka data och upptäcka hot.

Här är de viktigaste anomalidetekteringsteknikerna:

#1. Maskininlärningstekniker

Maskininlärningstekniker använder ML-algoritmer för att analysera data och upptäcka anomalier. De olika typerna av maskininlärningsalgoritmer för avvikelsedetektering inkluderar:

  • Klustringsalgoritmer
  • Klassificeringsalgoritmer
  • Algoritmer för djupinlärning

Och de vanligaste ML-teknikerna för avvikelse och hotdetektering inkluderar stödvektormaskiner (SVM), k-means-klustring och autokodare.

#2. Statistiska tekniker

Statistiska tekniker använder statistiska modeller för att upptäcka ovanliga mönster (som ovanliga fluktuationer i en viss maskins prestanda) i data för att upptäcka värden som faller utanför intervallet för de förväntade värdena.

De vanligaste statistiska anomalidetekteringsteknikerna inkluderar hypotestestning, IQR, Z-poäng, modifierad Z-poäng, densitetsuppskattning, boxplot, extremvärdesanalys och histogram.

#3. Datautvinningstekniker

Datautvinningstekniker använder dataklassificering och klustringstekniker för att hitta anomalier i datamängden. Några vanliga datautvinningsanomalitekniker inkluderar spektralklustring, densitetsbaserad klustring och principal komponentanalys.

Algoritmer för klustringsdatautvinning används för att gruppera olika datapunkter i kluster baserat på deras likhet för att hitta datapunkter och anomalier som faller utanför dessa kluster.

Å andra sidan allokerar klassificeringsalgoritmer datapunkter till specifika fördefinierade klasser och upptäcker datapunkter som inte tillhör dessa klasser.

#4. Regelbaserade tekniker

Som namnet antyder använder regelbaserade anomalidetekteringstekniker en uppsättning förutbestämda regler för att hitta anomalier i data.

Dessa tekniker är jämförelsevis enklare och enklare att installera men kan vara oflexibla och kanske inte vara effektiva för att anpassa sig till förändrade databeteende och mönster.

Till exempel kan du enkelt programmera ett regelbaserat system för att flagga transaktioner som överstiger ett specifikt dollarbelopp som bedrägliga.

#5. Domänspecifika tekniker

Du kan använda domänspecifika tekniker för att upptäcka anomalier i specifika datasystem. Men även om de kan vara mycket effektiva för att upptäcka anomalier i specifika domäner, kan de vara mindre effektiva i andra domäner utanför den angivna.

Med hjälp av domänspecifika tekniker kan du till exempel designa tekniker specifikt för att hitta avvikelser i finansiella transaktioner. Men de kanske inte fungerar för att hitta avvikelser eller prestandasänkningar i en maskin.

Behov av maskininlärning för avvikelsedetektering

Maskininlärning är mycket viktigt och mycket användbart vid avvikelsedetektering.

Idag hanterar de flesta företag och organisationer som kräver avvikande upptäckt enorma mängder data, från text, kundinformation och transaktioner till mediefiler som bilder och videoinnehåll.

Att gå igenom alla banktransaktioner och data som genereras varje sekund manuellt för att få meningsfull insikt är nästan omöjligt. Dessutom står de flesta företag inför utmaningar och stora svårigheter med att strukturera ostrukturerad data och ordna datan på ett meningsfullt sätt för dataanalys.

Det är här verktyg och tekniker som maskininlärning (ML) spelar en stor roll för att samla in, rengöra, strukturera, ordna, analysera och lagra enorma volymer ostrukturerad data.

Maskininlärningstekniker och algoritmer bearbetar stora datamängder och ger flexibiliteten att använda och kombinera olika tekniker och algoritmer för att ge bästa resultat.

Dessutom hjälper maskininlärning också att effektivisera processer för upptäckt av anomalier för verkliga applikationer och sparar värdefulla resurser.

Här är några fler fördelar och vikten av maskininlärning i anomalidetektering:

  • Det gör det enklare att upptäcka skalningsavvikelser genom att automatisera identifieringen av mönster och anomalier utan att kräva explicit programmering.
  • Machine Learning-algoritmer är mycket anpassningsbara till ändrade datamängdsmönster, vilket gör dem mycket effektiva och robusta med tiden.
  • Hanterar enkelt stora och komplexa datauppsättningar, vilket gör anomalidetektering effektiv trots datauppsättningens komplexitet.
  • Säkerställer tidig identifiering och upptäckt av anomalier genom att identifiera avvikelser när de inträffar, vilket sparar tid och resurser.
  • Machine Learning-baserade anomalidetekteringssystem hjälper till att uppnå högre nivåer av noggrannhet i anomalidetektering jämfört med traditionella metoder.

Avvikelsedetektering i kombination med maskininlärning hjälper alltså snabbare och tidigare upptäckt av avvikelser för att förhindra säkerhetshot och skadliga intrång.

Maskininlärningsalgoritmer för avvikelsedetektering

Du kan upptäcka anomalier och extremvärden i data med hjälp av olika datautvinningsalgoritmer för klassificering, klustring eller inlärning av associationsregel.

Vanligtvis klassificeras dessa datautvinningsalgoritmer i två olika kategorier – övervakade och oövervakade inlärningsalgoritmer.

Övervakat lärande

Övervakad inlärning är en vanlig typ av inlärningsalgoritm som består av algoritmer som stödvektormaskiner, logistisk och linjär regression och flerklassklassificering. Denna algoritmtyp tränas på märkt data, vilket innebär att dess träningsdatauppsättning inkluderar både normala indata och motsvarande korrekta utdata eller onormala exempel för att konstruera en prediktiv modell.

Sålunda är dess mål att göra utdataförutsägelser för osynliga och nya data baserat på träningsdatamönstren. Tillämpningarna av övervakade inlärningsalgoritmer inkluderar bild- och taligenkänning, prediktiv modellering och naturlig språkbehandling (NLP).

Oövervakat lärande

Oövervakat lärande tränas inte på någon märkt data. Istället upptäcker den komplicerade processer och underliggande datastrukturer utan att ge utbildningsalgoritmen vägledning och istället för att göra specifika förutsägelser.

Tillämpningarna av oövervakade inlärningsalgoritmer inkluderar anomalidetektering, densitetsuppskattning och datakomprimering.

Låt oss nu utforska några populära maskininlärningsbaserade anomalidetekteringsalgoritmer.

Local Outlier Factor (LOF)

Local Outlier Factor eller LOF är en anomalidetekteringsalgoritm som tar hänsyn till lokal datatäthet för att avgöra om en datapunkt är en anomali.

Källa: scikit-learn.org

Den jämför ett föremåls lokala täthet med dess grannars lokala täthet för att analysera områden med liknande täthet och föremål med jämförelsevis lägre densitet än sina grannar – som inte är något annat än anomalier eller extremvärden.

Således, enkelt uttryckt, skiljer sig densiteten som omger ett avvikande eller anomalt föremål från densiteten runt dess grannar. Därför kallas denna algoritm också en densitetsbaserad algoritm för detektering av extremvärden.

K-Närmaste Granne (K-NN)

K-NN är den enklaste klassificerings- och övervakade anomalidetekteringsalgoritmen som är lätt att implementera, lagrar alla tillgängliga exempel och data och klassificerar de nya exemplen baserat på likheterna i avståndsmåtten.

Källa: towardsdatascience.com

Denna klassificeringsalgoritm kallas också en lat elev eftersom den bara lagrar märkta träningsdata – utan att göra något annat under träningsprocessen.

När den nya omärkta träningsdatapunkten anländer tittar algoritmen på de K-närmaste eller de närmaste träningsdatapunkterna för att använda dem för att klassificera och bestämma klassen för den nya omärkta datapunkten.

K-NN-algoritmen använder följande detekteringsmetoder för att bestämma de närmaste datapunkterna:

  • Euklidiskt avstånd för att mäta avståndet för kontinuerliga data.
  • Hamming avstånd för att mäta närheten eller ”närheten” av de två textsträngarna för diskreta data.

Tänk till exempel att dina träningsdatauppsättningar består av två klassetiketter, A och B. Om en ny datapunkt anländer kommer algoritmen att beräkna avståndet mellan den nya datapunkten och var och en av datapunkterna i datamängden och välja punkterna som är det maximala antalet närmast den nya datapunkten.

Så anta att K=3 och 2 av 3 datapunkter är märkta som A, då är den nya datapunkten märkt som klass A.

Därför fungerar K-NN-algoritmen bäst i dynamiska miljöer med frekventa datauppdateringskrav.

Det är en populär avvikelsedetektering och textutvinningsalgoritm med tillämpningar inom finans och företag för att upptäcka bedrägliga transaktioner och öka antalet bedrägeriupptäckt.

Support Vector Machine (SVM)

Stödvektormaskin är en övervakad maskininlärningsbaserad anomalidetekteringsalgoritm som oftast används vid regressions- och klassificeringsproblem.

Den använder ett flerdimensionellt hyperplan för att dela upp data i två grupper (nya och normala). Således fungerar hyperplanet som en beslutsgräns som skiljer de normala dataobservationerna och den nya datan.

Källa: www.analyticsvidhya.com

Avståndet mellan dessa två datapunkter kallas marginaler.

Eftersom målet är att öka avståndet mellan de två punkterna bestämmer SVM det bästa eller optimala hyperplanet med maximal marginal för att säkerställa att avståndet mellan de två klasserna är så stort som möjligt.

När det gäller anomalidetektering, beräknar SVM marginalen för den nya datapunktsobservationen från hyperplanet för att klassificera den.

Om marginalen överskrider den inställda tröskeln, klassificeras den nya observationen som en anomali. Samtidigt, om marginalen är mindre än tröskeln, klassas observationen som normal.

Sålunda är SVM-algoritmerna mycket effektiva för att hantera högdimensionella och komplexa datamängder.

Isolationsskog

Isolation Forest är en oövervakad maskinlärande anomalidetekteringsalgoritm baserad på konceptet med en Random Forest Classifier.

Källa: betterprogramming.pub

Denna algoritm bearbetar slumpmässigt delsamplade data i datamängden i en trädstruktur baserad på slumpmässiga attribut. Den konstruerar flera beslutsträd för att isolera observationer. Och den betraktar en viss observation som en anomali om den är isolerad i färre träd baserat på dess föroreningshastighet.

Så enkelt uttryckt delar isoleringsskogsalgoritmen upp datapunkterna i olika beslutsträd – vilket säkerställer att varje observation isoleras från en annan.

Anomalier ligger vanligtvis borta från datapunktsklustret – vilket gör det lättare att identifiera avvikelserna jämfört med de normala datapunkterna.

Isolationsskogsalgoritmer kan enkelt hantera kategoriska och numeriska data. Som ett resultat är de snabbare att träna och mycket effektiva när det gäller att upptäcka avvikelser i högdimensionella och stora datauppsättningar.

Kvartilavståndet

Interquartile range eller IQR används för att mäta statistisk variabilitet eller statistisk spridning för att hitta anomala punkter i datamängderna genom att dela upp dem i kvartiler.

Källa: morioh.com

Algoritmen sorterar data i stigande ordning och delar upp mängden i fyra lika delar. Värdena som skiljer dessa delar åt är Q1, Q2 och Q3 – första, andra och tredje kvartilen.

Här är percentilfördelningen för dessa kvartiler:

  • Q1 anger den 25:e percentilen av data.
  • Q2 anger den 50:e percentilen av data.
  • Q3 anger den 75:e percentilen av data.

IQR är skillnaden mellan den tredje (75:e) och den första (25:e) percentildatauppsättningen, som representerar 50 % av datan.

Att använda IQR för avvikelsedetektering kräver att du beräknar IQR för din datauppsättning och definierar de nedre och övre gränserna för data för att hitta avvikelser.

  • Nedre gräns: Q1 – 1,5 * IQR
  • Övre gräns: Q3 + 1,5 * IQR

Normalt betraktas observationer som faller utanför dessa gränser som anomalier.

IQR-algoritmen är effektiv för datauppsättningar med ojämnt fördelade data och där distributionen inte är väl förstådd.

Slutord

Cybersäkerhetsrisker och dataintrång verkar inte minska under de kommande åren – och denna riskabla industri förväntas växa ytterligare 2023, och bara IoT-cyberattackerna förväntas fördubblas till 2025.

Dessutom kommer cyberbrott att kosta globala företag och organisationer uppskattningsvis 10,3 biljoner dollar årligen till 2025.

Det är därför behovet av tekniker för upptäckt av anomalier blir allt vanligare och nödvändigt idag för att upptäcka bedrägerier och förhindra nätverksintrång.

Den här artikeln hjälper dig att förstå vad anomalier i datautvinning är, olika typer av anomalier och sätt att förhindra nätverksintrång med hjälp av ML-baserade anomalidetekteringstekniker.

Därefter kan du utforska allt om förvirringsmatrisen i maskininlärning.