20、异常检测的实际应用案例

异常检测的实际应用案例

1. 金融交易中的异常检测

在金融领域，异常检测对于识别欺诈交易至关重要。可以使用生成对抗网络（GANs）来建模消费者的正常交易历史，其中生成器旨在生成类似于正常交易数据分布的合成数据，而判别器则学习将任何看起来异常的数据点预测为虚假的。欺诈性交易将被标记为虚假。

交易历史还具有时间成分，交易往往会随时间呈现出一定的模式。例如，季节性消费是一种常见模式，消费者在特定季节的消费额通常会高于平时。时间序列模型可以学习这些特定于消费者的交易模式。如果出现任何偏离正常模式的交易模式，这些模型将立即识别并将其标记为异常。

2. 环境领域的异常检测

在环境方面，异常检测有多个适用的用例。无论是森林砍伐、冰川融化、空气质量还是水质，异常检测都有助于识别异常活动。

2.1 空气质量指数监测

空气质量指数提供了可呼吸空气质量的某种度量。通过在被监测区域的不同位置放置各种传感器来测量数据，并将这些数据定期发送到一个集中系统。这些数据形成时间序列，每个测量值包含多个属性或特征。可以将这些数据输入到神经网络（如自动编码器）中，构建异常检测器。当然，也可以使用LSTM、TCN或Transformer来实现相同的功能。

2.2 气温监测

由于全球平均气温持续上升，对历史数据进行时间序列算法训练，并每天进行评估，将显著偏离预测值的异常温度标记出来。这些异常可以被收集并进一步研究，揭示特定趋势，或者与气候变化预测模型进行自动比较，以了解实际变暖情况与预测的差异。

2.3 卫星图像分析

卫星图像领域也可以使用异常检测算法。检测湖泊水位下