Die Fähigkeit, Anomalien zu erkennen, ist in der heutigen datengesteuerten Welt von Bedeutung und ein Schlüsselkomponente für verschiedene Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Cybersicherheit und Fertigung. Anomalien könnten ein Zeichen von Betrug, Systemfehlern, Sicherheitsincidenten oder anderen wichtigen Ereignissen sein, die unmittelbare Aufmerksamkeit erfordern. Die Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt von Streamingdaten sind für traditionelle Anomaliedetektionstechniken schwierig zu bewältigen. Andererseits bieten die jüngsten Entwicklungen in Großen Sprachmodellen (LLMs) eine neue Möglichkeit, um zeitverzögertes Anomaliedetektion durchzuführen. In diesem Blogbeitrag diskutieren wir detailliert, wie LLMs zur Anomaliedetektion in Streamingdaten verwendet werden können, mit einigen Beispielen.
Anomaly Detection
Anomalien sind Muster in Ihren Daten, die nicht einem well-defined Begriff des normalen Verhaltens entsprechen.
Detecting Anomalies
Es handelt sich um das eigentliche Finden des Punktes in den Daten, der sich signifikant von den übrigen seiner Art unterscheidet. Dies könnte seltene Ereignisse oder Grenzfälle aufdecken, die nicht zu dem overall Datensatz Profil passen. Diese Anomalien können in drei Arten aufsummiert werden:
- Tabellenanomalien: Diese sind punktuelle Anomalien, also einzelne Zellen, die sich wie ein Fremdkörper im Tabellenbild herausstechen.
- Kontextabhängige Ausreißer: Datenpunkte, die innerhalb eines Kontextes als Ausreißer betrachtet werden könnten.
- Räumliche Anomalien: Ein gruppiertes Datenpunkteschema, das nur als anomal betrachtet wird, wenn es gemeinsam betrachtet wird.
Die Probleme mit Streamingdaten
Streamingdaten bezeichnet einen Begriff, der verwendet wird, um Daten zu beschreiben, die kontinuierlich generiert oder in Echtzeit produziert werden. Diese fallen unter anderem in die Kategorien Sensordaten, Finanztransaktionen, Social Media-Feeds und Netzwerkprotokolle. Die Hauptchallenges der Abweichungserkennung in Streamingdaten sind folgende:
- Volumen: Wir haben bergähnliche Mengen an Daten.
- Geschwindigkeit: Die rasche Datenströmung erfordert eine Echtzeiteinstellung beim Verarbeiten des Streams.
- Vielfalt: Daten treffen in vielen Formen und Varianten ein.
- Wahrheitstreue: Sorgfältiges Datenprüfen auf Genauigkeit und Zuverlässigkeit.
Viele Gründe erklären, warum traditionelle Abweichungsdetektionsmethoden (wie statistische Tests und maschinelles Lernen) oft diesen Herausforderungen nicht gerecht werden. Dort treten Große Sprachmodelle (LLMs) auf den Plan.
Große Sprachmodelle
Sprachmodelle (wie z.B. GPT-4 von OpenAI) sind Deep Learning-Maschinen, die mit einem großen Datenvolumen von Text trainiert wurden. Diese Modelle können Text verstehen und generieren, wie es Menschen tun, machen sie zu großartigen Werkzeugen für eine Vielzahl von natürlichen Sprachverarbeitungsaufgaben (NLP). LLMs zeigen beeindruckende Fähigkeiten in Aufgaben wie Textgenerierung, Übersetzung, Zusammenfassung und selbst Programmierung.
LLM können am besten verwendet werden, indem sie verwendet werden, um Kontext und Muster in den Daten zu dechiffrieren. Dies macht sie zu perfektierten Kandidaten für die Detektion von Abweichungen, da diese Algorithmen sogar kleine Abweichungen erkennen können, die traditionelle Methoden vermeiden könnten.
Verwendung von LLM für die Abweichungsdetektion
LLM können auf verschiedene Weise für die Behandlung als Abweichungsdetektoren für ein gegebenes eingehendes Ereignis verwendet werden und es in ein externes System schieben. Hier sind einige Methoden:
- Kontextuelle Analyse: LLM erkennen Abweichungen durch das Lernen des Kontextes um bestimmte Datenpunkte. Im Kontext eines Finanztransaktionsstroms kann ein LLM außerordentliche Spendengewohnheiten erkennen.
- Mustererkennung: LLM erkennen komplizierte und umfassende Muster in den Daten. Ein LLM kann ungewöhnliche Verkehrsmuster erkennen, die eine Sicherheitsverletzung in der Netzwerksicherheit anzeigen könnten.
- Kennzeichnte Daten: Das Hauptziel von Logistikmodellbäumen ist es, zwei diskrete Ausgaben zu predigen, die oft in einer supervised Art verglichen werden, für die es Kennzeichnungen von Daten erfordern könnte.
- Unsupervised Learning: LLM können auch unsupervised zur Abweichungsdetektion verwendet werden, ohne Kennzeichnungen von Daten. Dies ist besonders bequem in Anwendungen, die seltene Abweichungen und/oder knappe Kennzeichnungen von Daten aufweisen.
- Zeit effiziente Verarbeitung: Da LLM Daten in Echtzeit verarbeiten können, sind sie für Streamingdatenanwendungen geeignet. Sie können dies fließend tun, und kontinuierlich während der Überwachung der Daten, während sie fließen.
Praktische Beispiele
Bevor das, lassen Sie uns einige grundlegenden Beispiele sehen, wie wir LLM in Echtzeit für die Detektion von Anomalien in verschiedenen Bereichen verwenden können.
Anwendungsfall 1: Erkennung von FinanzBetrug
Finanzinstitutionen verarbeiten riesige Volumina an Transaktionsdaten mit sehr vielen Transaktionen, die täglich stattfinden (verschiedene Formen, nämlich sowohl Echtzeit als auch offline). Von einer finanziellen Sicht ist es entscheidend, Betrug schnell zu erkennen, um Verluste zu minimieren und die Vertrautheit der Kunden zu erhalten. Darüber hinaus erkennen traditionelle regelbasierte Systeme oft nicht komplexere Betrugsmuster.
Ein LLM ermöglicht die Echtzeitverarbeitung des Transaktionsstroms. Basierend auf Transaktionsbetrag, geografischer Lage und Zeit können diese Faktoren auch auf historisches Kaufverhalten angewendet werden. Zum Beispiel würde der Gebrauch eines Kundenkreditkarten, um plötzlich einen teuren Kauf in einem anderen Land durchzuführen, aufgrund der Vergangenheit in der Vergangenheit ungewöhnlich sein und eine Abweichung auslösen, die von dem LLM erkannt werden könnte.
Anwendungsfall 2: Gesundheitsüberwachung
Die kontinuierliche Überwachung und frühzeitige Detektion von medizinischen Bedingungen spielen eine Schlüsselrolle in der Gesundheitsfürsorge. Diese Geräte sammeln eine kontinuierliche Datenströmung — Herzfrequenz, Blutdruck und Aktivitätsmuster.
Ein LLM kann verwendet werden, um die Echtzeitanalyse dieser Daten durchzuführen. Zum Beispiel könnten wir ein anomales Verhalten markieren, wenn die Herzfrequenz eines Patienten auf eine ungewöhnliche Weise für einen unbekannten Grund ansteigt. Der LLM kann auch verschiedene contextuelle Informationen berücksichtigen, wie z.B. das historische Verhalten und die Aktivität eines Patienten zu einer gegebenen Zeit, um eine bessere Anomalieerkennung zu erzielen.
Anwendungsfall 3: Netzwerksicherheit
Netzwerksecurity erfordert aktives Überwachen und Verständnis des normalen Netzwerkverkehrs. Anomalien im Netzwerkverkehr können zu Problemen wie Malware-Infektionen, Datenverlust oder Denial-of-Service-Angriffen führen.
Wir können ein LLM verwenden, um Netzwerks Logs auf Abweichungen von den üblichenmustern zu untersuchen, die einen Sicherheitsrisiko anzeigen könnten. Zum Beispiel kann es ein plötzliches Anstieg des Verkehrs zu einem bestimmten Server oder eine ungewöhnliche Datenübertragungsmuster geben, die LLM kann diese als mögliche Anomalien erkennen. Das Modell kann sogar historische Verkehrsmuster und bekannte Angriffsmerkmale in Betracht ziehen, um die Detektionsgenauigkeit weiter zu verbessern.
Wie man die Anomaliedetektion mit LLMs umsetzt
Datenerfassung
Holen Sie die Daten von Streamingquellen. Es kann Logs von Transaktionen, Sensordaten oder Netzwerkverbindungen sein.
Datenpflege
Die Datenpflege ist ein entscheidender Schritt, damit sie in unsere Analyse vor der Verarbeitung passt. Dies kann die Entfernung von Rauschen, die Behandlung von fehlenden Werten und die Normalisierung der Daten beinhalten.
Modellentwicklung
Trainieren Sie das LLM mit historischen Daten, um Grundlagen zu schaffen. Dies könnte die zusätzliche Überarbeitung eines bereits trainierten LLM auf dem Domaindaten beinhalten.
Implementierung für die Real-Time-Analyse
Verwenden Sie das trainierte Modell, um fließende Daten zu analysieren. Das Modell muss den Datenstrom beobachten und eine rote Fahne auslösen, wenn es irgendwelche Anomalien findet.
Warnung und Aktion
Erstellen Sie ein Warnsystem, um die zuständigen Stellen zu warnen, falls irgendwelche Anomalien erkannt werden. Definieren Sie die zu durchführenden Aufgaben basierend auf bestimmten Arten von Anomalien.
Umgehendes Setup
Zum Beginn ist die Installation der erforderlichen Bibliotheken notwendig.
pip install transformers torch
Modellbeispiel 1: Finanzbetrugserkennung
Veraussetzend, dass wir mit LLM auf die Erkennung von Abweichungen in Finanztransaktionen experimentieren möchten.
Schritt 1: Daten Simulation
Wir werden eine Datenströmung von Finanztransaktionen senden.
import random
import time
def generate_transaction():
transactions = [
{"user_id": 1, "amount": random.uniform(1, 100), "location": "New York"},
{"user_id": 2, "amount": random.uniform(1, 1000), "location": "San Francisco"},
{"user_id": 3, "amount": random.uniform(1, 500), "location": "Los Angeles"},
{"user_id": 4, "amount": random.uniform(1, 2000), "location": "Chicago"},
]
return random.choice(transactions)
def stream_transactions():
while True:
transaction = generate_transaction()
yield transaction
time.sleep(1) # Simulating real-time data stream
# Beispielverwendung
for transaction in stream_transactions():
print(transaction)Schritt 2: LLM-basierte Abweichungserkennung
Wir werden dafür ein vorbereitetes LLM verwenden und dabei Hugging Face verwenden.
from transformers import pipeline
# Laden eines vorbereiteten Sentimentanalyse-Modells als Beispiel
# In einer realen Situation würden Sie ein Modell auf Ihrer bestimmten Abweichungserkennungsvorgang feinjustiert
model = pipeline("sentiment-analysis")
def detect_anomaly(transaction):
# Konvertieren Sie die Transaktion in eine String-Format für das LLM
transaction_str = f"User {transaction['user_id']} made a transaction of ${transaction['amount']} in {transaction['location']}."
# Verwenden Sie das LLM, um die Transaktion zu analysieren
result = model(transaction_str)
# Für die Vereinfachung betrachten Sie negative Emotionen als Abweichung
if result[0]['label'] == 'NEGATIVE':
return True
return False
# Beispielverwendung
for transaction in stream_transactions():
if detect_anomaly(transaction):
print(f"Anomaly detected: {transaction}")
else:
print(f"Normal transaction: {transaction}")Beispiel 2: Gesundheitsüberwachung
Wir werden das LLM-Verfahren verwenden, um Modelle für die Erkennung von Abweichungen in einer Datenströmung von Patientengesundheitsdaten zu erstellen.
Schritt 1: Daten Simulation
def generate_health_data():
health_data = [
{"patient_id": 1, "heart_rate": random.randint(60, 100), "blood_pressure": random.randint(110, 140)},
{"patient_id": 2, "heart_rate": random.randint(60, 120), "blood_pressure": random.randint(100, 150)},
{"patient_id": 3, "heart_rate": random.randint(50, 110), "blood_pressure": random.randint(90, 130)},
{"patient_id": 4, "heart_rate": random.randint(70, 130), "blood_pressure": random.randint(100, 160)},
]
return random.choice(health_data)
def stream_health_data():
while True:
data = generate_health_data()
yield data
time.sleep(1) # Simulating real-time data stream
# Beispielverwendung
for data in stream_health_data():
print(data)Schritt 2: LLM-basierte Abweichungserkennung
def detect_health_anomaly(data):
# Konvertieren Sie die Gesundheitsdaten in ein String-Format für das LLM
health_data_str = f"Patient {data['patient_id']} has a heart rate of {data['heart_rate']} and blood pressure of {data['blood_pressure']}."
# Verwenden Sie das LLM, um die Gesundheitsdaten zu analysieren
result = model(health_data_str)
# Für die Vereinfachung betrachten Sie negative Emotionen als Abweichung
if result[0]['label'] == 'NEGATIVE':
return True
return False
# Beispielverwendung
for data in stream_health_data():
if detect_health_anomaly(data):
print(f"Anomaly detected: {data}")
else:
print(f"Normal health data: {data}")Beispiel 3: Netzwerksicherheit
Erzeugen von Netzwerks Logs und Erkennen von Ausreißern mit einem LLM.
Schritt 1: Daten Simulation
def generate_network_log():
network_logs = [
{"ip": "192.168.1.1", "request": "GET /index.html", "status": 200},
{"ip": "192.168.1.2", "request": "POST /login", "status": 401},
{"ip": "192.168.1.3", "request": "GET /admin", "status": 403},
{"ip": "192.168.1.4", "request": "GET /unknown", "status": 404},
]
return random.choice(network_logs)
def stream_network_logs():
while True:
log = generate_network_log()
yield log
time.sleep(1) # Simulating real-time data stream
Beispielverwendung
for log in stream_network_logs():
print(log)Schritt 2: LLM-basierte Anomalieerkennung
def detect_network_anomaly(log):
Netzwerksprotokolle in Stringformat für LLM umwandeln
log_str = f"IP {log['ip']} made a {log['request']} request with status {log['status']}."
Verwendung von LLM zur Analyse des Netzwerksprotokolls
result = model(log_str)
Aus Gründen der Einfachheit betrachte negative Emotionen als Anomalie
if result[0]['label'] == 'NEGATIVE':
return True
return False
Beispielverwendung
for log in stream_network_logs():
if detect_network_anomaly(log):
print(f"Anomaly detected: {log}")
else:
print(f"Normal network log: {log}")Die Beispiele zeigen, wie Großsprachmodelle (LLM) für den Streaming-Anomaliedetektion in verschiedenen Bereichen verwendet werden können. Der Emotionenanalysemuster ist nur zum Illustrative Zwecke in den Beispielen verwendet, obwohl Sie es für Ihre Anomalieerkennungsvorgang ebenfalls verfeinern könnten.
Reale-Zeit-Verwendung von LLM
Wie Sie immer die Daten während des Flusses mit Hilfe der Streaming-API überwachen und Große Suchvorgänge basierend auf Mustern verwenden, um den Kontext (statistische Maße) zu bewerten, ermöglicht die Echtzeit-Anomaliedetektion, dass rechtzeitig auf potenzielle Probleme reagiert werden kann.
Herausforderungen und zu berücksichtigende Aspekte
Neben den Vorteilen der Anomalieerkennung, die LLM bieten, muss man auch auf ihre Herausforderungen und Grenzen aufmerksam sein.
- Ressourcen: LLM erfordern signifikante Ressourcen für die Trainings- und Echtzeitverarbeitung. Es ist notwendig, dass ausreichende Infrastruktur verfügbar ist.
- Datenschutz: Sensible Daten wie Finanztransaktionen und Gesundheitsdaten unterliegen Regelungen, bei denen der Datenschutz entscheidend ist.
- Interpretierbarkeit: LLM werden oft als „schwarze Boxen“ bezeichnet wegen ihrer Komplexität. Für Vertrauen und das Verständnis, warum Anomalien erkannt wurden, ist die Modellinterpretabilität und erklärbarkeit wichtig.
- Dauerndes Lernen: Streaming-Informationen sind unprädiktabel und Trends können mit der Zeit Schwankungen aufweisen. Modelle müssen für kontinuierliches Lernen aktualisiert werden, um eine verbesserte Detektionsgenauigkeit zu erzielen.
Zukünftige Richtungen
Der Bereich der Anomaliedetektion mit LLM ist noch in Entwicklung und einige Richtungen sind neuartig und versprechend für zukünftige Forschung und Innovation:
- Hybride Modelle: Die Integration von Zeitreihen oder Kartenalgorithmen mit LLM kann die Anomaliedetektion stärken.
- Edge Computing: Als Teil des LLM-Ausführungsprozesses können Sie sie auf Edge-Geräten ausführen; dies ermöglicht eine reale Zeit-Detektion auf der Quellenebene und führt somit zu niedriger Latenz und besserer Reaktionsfähigkeit.
- Erklärbares AI: Die Entwicklung von Techniken, um die Interpretabilität von LLM zu verbessern, sodass Stakeholder verstehen und dem Modell zustimmen können, auf welchem Grundlage Entscheidungen getroffen werden.
- Domänenspezifische Modelle: Die Feinabstimmung von LLM für bestimmte Bereiche (Finanzen, Gesundheitswesen oder IT-Sicherheit) kann die Detektionsgenauigkeit und Relevanz verbessern.
Fazit
Die Detektion von Anomalien ist ein allgemein verbreiteter Anwendungsfall in verschiedenen Branchen für Streamingdaten. Allerdings können Großsprachmodelle als eine kraftvoll und umfassende Methode zur Lösung dieser Problematik verwendet werden. Die Verwendung von LLM für kontextuelle Analyse und Mustererkennung kannorganisationen dabei stark behilflich sein, Anomalien schnell zu erkennen. Es gibt jedoch einige Herausforderungen, die bis wir die Kraft von LLM vollständig nutzen können, zu bewältigen. Wir können sogar weitere Verbesserungen am Echtzeit-Anomaliedetektion erwarten, wenn die Technologie in diesem Bereich fortschreitet.
Source:
https://dzone.com/articles/realtime-anomaly-detection-using-large-language