24、基于机器学习方法的异常检测、分类与复杂事件处理

基于机器学习方法的异常检测、分类与复杂事件处理

1. 异常检测概述

异常检测是一个活跃的研究领域，在合规性、安全性、健康与医疗风险以及人工智能安全等诸多重要领域都有应用。尽管现代技术（如数据挖掘、机器学习和计算机视觉）已对该问题进行了广泛研究，但由于异常的独特和复杂性质，仍存在一些需要先进方法解决的挑战：
- 未知性 ：异常在发生之前往往是未知的。
- 异质性 ：不同的异常表现出完全不同的异常特征。
- 稀有性 ：异常事件很少发生。
- 异常类型多样 ：包括点异常、上下文异常和组异常。

基于这些异常的性质，异常检测面临以下挑战：
| 挑战编号 | 挑战内容 |
| ---- | ---- |
| 挑战 1 | 实现高召回率的异常检测是一大难题。由于异常罕见且异质，难以识别所有异常，常将正常实例误报为异常，而真正具有挑战性的异常可能被忽略。 |
| 挑战 2 | 在高维或非独立数据中检测异常是主要挑战。异常在低维空间中常表现出异常特性，但在高维空间中可能被隐藏。识别高维数据中的复杂特征关系是异常检测的关键难题。 |
| 挑战 3 | 大规模收集带标签的异常数据既困难又昂贵，因此需要以数据高效的方式学习正常/异常模式。主要挑战包括使用少量带标签的异常数据学习有意义的正常/异常表示，以及学习能够推广到未知异常的检测模型。 |
| 挑战 4 | 许多半监督异常检测方法假设给定的带标签训练数据无异常，这使得模型容易受到错误标记为相反类别的噪声实例的影响。开发抗噪