异常检测 anomaly detection

异常检测的应用

• 欺诈检测
• 工业质量监测
• 计算机集群监测
• 等等

定义

给定一些数据集$D=\{x_1,x_2,\dots ,x_m\}$,注意这些样本是unlabel的，构建一个模型$p(x)$，对于一个新的样本$x_{test}$，判断该样本是否异常。当$p(x_{test})\le ϵ$时为异常，$p(x_{test})>ϵ$为正常的。

高斯分布

高斯分布又称正态分布

如果一个实数服从高斯分布，表示为$X\sim N(\mu ,\sigma )$,$\mu$是均值,控制函数的中心，$\sigma$是方差，控制函数的宽度。

公式

$$N(\mu ,\sigma )=\frac{1}{\sqrt{2\pi {\sigma }^2}}{e}^{-\frac{(x-\mu {)}^2}{2{\sigma }^2}}$$

异常检测算法

• 数据集$X=\{x^1,x^2,\dots ,x^m\},x\in {\mathbb{R}}^n$

• 计算每个特征$j$的高斯分布参数${\mu }_j,{\sigma }_j$:
  $${\mu }_j=\frac{1}{m}\sum _{i=1}^m{x}_j^i$$
  $${\sigma }_j^2=\frac{1}{m}\sum _{i=1}^m(x_j^i-{\mu }_j{)}^2$$

• 对于每一个待测试样本，计算
  $$p(x)=\prod _{j=1}^{n}p(x_j;{\mu }_j;{\sigma }_j^2)=\prod _{j=1}^n\frac{1}{\sqrt{2\pi {\sigma }_j^2}}{e}^{-\frac{(x_j-{\mu }_j{)}^2}{2{\sigma }_j^2}}$$

• 将结果跟阈值$ϵ$比较，$p(x)<ϵ$则为异常

建立一个异常检测系统的一般步骤

• 将带有label的数据集划分为训练集、验证集和测试集
  
  注意将异常数据大致平均分配到每个集合中
  
  通常情况下，验证集和测试集的数据都应该是互不相同的，即两个集合没有交集
• 使用训练集训练算法P(x)
  
  为了避免正负样本分布不均，使用F1-score来评价算法性能
• 使用验证集来选择阈值$ϵ$

异常检测和监督学习的区别

异常检测

• 正例（异常样本）通常都非常少，通常是10这个数量级。
• 反例（正常样本）数量非常多。
• 异常的种类非常多，无法通过特征一一确定。未来的异常种类不能预见。

监督学习

• 正例和反例都非常多，并且分布差异不大
• 可以用特征来确定分类

数据预处理

当特征的样本分布为正态分布时，可以直接将样本fit到算法中

当数据为长尾分布时

使用
$$\begin{gathered} x=log(x+c) \\ or \\ x=x^c,c<1 \end{gathered}$$
来将数据转换为正态分布