基于数据挖掘技术的异常检测方法研究与应用

基于数据挖掘技术的异常检测方法研究与应
用
随着互联网技术和大数据环境的发展，现代社会中的数据量正在以惊人的速度增长。

与此同时，各种类型的异常行为也在增多。

这些异常行为可能来自于恶意软件攻击、诈骗等，但也可能是由于系统故障或用户的非正常操作所引起的。

在这种情况下，保护数据资源和信息安全已经成为了重要的任务。

数据挖掘技术作为解决异常检测任务的一种方法，受到了广泛的关注。

一、异常检测常见的方法
异常检测是通过对数据的数据分析、特征提取、奇异性判别等方法进行异常点的标识，从而找出异常点的行为和性质，并为后续的处理提供依据。

目前常见的异常检测方法主要有以下几种：
1、基于统计学的方法
这种方法是根据数据分布的特征进行捕捉异常的，比如使用3σ法则或箱线图的方法。

2、基于机器学习的方法
这类方法将异常检测视为一种二分类问题，由样本的特征构成训练集，并通过算法确定分类器，从而找出异常点。

3、基于规则的方法
这种方法会通过人工定义规则来实现异常检测，但因为规则定义的难度和人为错误的影响作用，这种方法的可靠性和鲁棒性略低。

二、数据挖掘技术在异常检测中的应用
随着数据挖掘技术的发展，越来越多的异常检测研究的工作，利用数据挖掘技术来实现异常检测。

数据挖掘技术在异常检测中的应用主要包括以下几个方面：
1、基于聚类的方法
这种方法通过聚类的技术发现数据的内在结构，从而识别异常点。

此方法易受噪声因素干扰，适用性有限。

2、基于分类的方法
这种方法将异常检测看成一个分类问题，并利用机器学习的技术对数据进行分类和判别。

该方法精度较高，适用性强。

3、基于关联规则的方法
这种方法通过分析数据项之间的关联规则，找出异常点。

该方法适用于数据项多、类型多的情况。

4、基于时间序列的方法
这种方法利用时间序列的统计分析来识别异常点。

此方法适用于监测流量、交易等领域。

三、数据挖掘技术在异常检测中的局限性
尽管数据挖掘技术在异常检测中具有许多优点，但是也存在诸多不足：
1、误报率高
在使用分类算法时，因为异常点的样本数量非常少，在样本不均衡的情况下容易导致误报问题。

2、训练样本统计量不足
在使用监督学习方法时，由于异常点数量相对较少，训练集的两种样本分布差异较大，因此在预测之前通常需要扩大样本量。

3、数据项不平衡
由于不同数据项数量不均衡，因此在挖掘异常点的过程中往往会倾向于找到数据个数稍多的异常点，导致数据项之间的平衡性不足。

四、结语
在当今大数据时代，基于数据挖掘技术的异常检测方法已被广泛应用。

尽管该技术存在局限性和不足之处，但是随着算法的提高与发展，相信在未来的数据安全方面，异常检测技术会变得更加成熟和可靠。