اكتشاف الحالات الشاذة
يشير الكشف عن الشذوذ إلى عملية تحديد الأنماط أو الأحداث التي تنحرف بشكل كبير عن السلوك الطبيعي في مجموعة بيانات معينة. وهو ينطوي على اكتشاف القيم المتطرفة أو الشذوذات التي لا تتوافق مع الأنماط أو التوزيع المتوقع داخل البيانات. يمكن أن تحدث الحالات الشاذة لأسباب مختلفة مثل الأخطاء أو الاحتيال أو الأعطال أو الأحداث غير العادية.
تهدف تقنيات الكشف عن الحالات الشاذة إلى تحديد هذه الأنماط غير الاعتيادية تلقائيًا والإبلاغ عنها لمزيد من التحقيق. وتتضمن هذه التقنيات عادةً أساليب إحصائية أو خوارزميات التعلّم الآلي أو مزيجًا من الاثنين معًا. غالبًا ما تعتمد الأساليب الإحصائية على تحديد العتبات أو استخدام التوزيعات الاحتمالية لتحديد القيم المتطرفة بناءً على قياسات مثل المتوسط أو الانحراف المعياري أو درجات z. من ناحية أخرى، تستخدم أساليب التعلم الآلي خوارزميات مثل التجميع أو التصنيف أو تقدير الكثافة لتعلم الأنماط الطبيعية من البيانات واكتشاف الحالات الشاذة كحالات لا تتطابق مع النموذج المكتسب.
للكشف عن الشذوذ تطبيقات عديدة في مجالات مثل الأمن السيبراني والتمويل والرعاية الصحية والتصنيع وغيرها. فهو يلعب دوراً حاسماً في ضمان الكشف عن المخاطر المحتملة أو محاولات الاحتيال أو فشل النظام أو غيرها من الأحداث غير العادية التي قد يكون لها تأثير كبير على العمليات أو الأمن.
