La capacità di riconoscere anomalie diventa importante nel mondo dati-dipendente di oggi ed è un componente chiave per varie industrie quali la finanza, sanità, cybersecurity e manifattura. Le anomalie possono essere un segno di frode, guasti del sistema, incidenti di sicurezza o altri eventi importanti che richiedono attenzione immediata. Il volume, la velocità e la varietà dei dati in streaming sono difficili da gestire per le tecniche tradizionali di rilevamento di anomalie. D’altro canto, i recenti sviluppi nei grandi modelli a linguaggio (LLM) forniscono un nuovo percorso per effettuare il rilevamento di anomalie in tempo reale. In questo post blog, discuteremo dettagliatamente come possono essere utilizzati LLM per il rilevamento di anomalie nei dati in streaming con alcuni esempi.
Rilevamento di anomalie
Le anomalie sono pattern nei tuoi dati che non corrispondono ad una nozione ben definita di comportamento normale.
Rilevamento di anomalie
Significa letteralmente trovare il punto nei dati che differisce significativamente dagli altri del suo tipo. Questo può rivelare eventi rari o casi di confine che non si adattano al profilo dell’insieme di dati. Queste anomalie possono essere generalizzate in tre tipi:
- Tipo di anomalia a tabella: Queste sono anomalie a punto, cioè singole cellule che si sporgono come un dito nell’acqua nella tabella.
- Ostacoli con contesto: Punti dati che potrebbero essere considerati esterni in un contesto.
- Tipo di anomalia nello spazio: Un gruppo di punti sembra anomalo solo quando visti insieme.
Il problema con i dati streaming
I dati streaming è un termine usato per descrivere dati generati in maniera continua o prodotti in tempo reale in volo. Questi sono nella forma di dati di sensore, transazioni finanziarie, feed social media e log di rete. I principali挑战 della rilevazione di anomalie sui dati streaming sono i seguenti:
- Volume: Abbiamo montagne di dati.
- Velocità: Il rapido flusso di dati richiede un approcio in tempo reale al processamento della stream.
- Diversità: I dati arrivano in molte forme e varietà.
- Verità: Assicurarsi che i dati siano accurate e affidabili.
Ci sono molte ragioni per cui i metodi tradizionali di rilevazione di anomalie (come i test statistici e i modelli di apprendimento automatico) spesso non possono affrontare queste sfide. Ecco dove entra in scena l’apprendimento delle grandi macchine a linguaggio (LLM).
Macchine a linguaggio grandi
I modelli linguistici (ad esempio GPT-4 di OpenAI) sono macchine di apprendimento profondo che sono state addestrate con un grande volume di testo. Questi modelli possono capire e generare testo come fanno gli umani, rendendoli grandi strumenti per una varietà di compiti di processing del linguaggio naturale (NLP). LLM dimostrano capacità impressionanti in compiti come la generazione del testo, la traduzione, la sintesi e persino la programmazione.
I LM (Logical Models) possono essere utilizzati al meglio impiegandoli per decifrare il contesto e i pattern nei dati. Ciò li rende candidati perfetti per la rilevazione di anomalie, poiché questi algoritmi sono in grado di rilevare anche deviazioni piccole che potrebbero essere trascurate da metodi tradizionali.
Utilizzo di LM per la rilevazione di anomalie
Gli LM possono essere usati in molti modi per il fine di considerarli rilevatori di anomalie per un determinato evento in entrata e spingerlo verso un sistema esterno. Ecco alcuni metodi:
- Analisi contestuale: Gli LM aiutano a rilevare anomalie imparando il contesto intorno ai punti dati specifici. Nel contesto di una stream di transazioni finanziarie, un LM può rilevare abitudini di spesa anomale.
- Identificazione di pattern: Gli LM identificano pattern complessi e comprensivi nei dati. Un LM può rilevare traffico anomalo, che potrebbe indicare un’infrazione alla sicurezza nella rete di sicurezza.
- Dati etichettati: L’obiettivo principale degli alberi di modelli logistici è predire una delle due risposte discreti, spesso confrontate in un modo supervisionato per cui potrebbe richiedere dati etichettati.
- Apprendimento non supervisionato: Gli LM possono anche essere impiegati non supervisionati per la rilevazione di anomalie senza dati etichettati. Questo è particolarmente conveniente nelle applicazioni che presentano anomalie rari e/o dati etichettati scarci.
- Processamento efficiente in termini di tempo: Poiché gli LM possono processare i dati in tempo reale, sono adatti per applicazioni di streaming dati. Possono farlo in tempo reale e in modo continuo monitorando i dati mentre fluiscono.
Esempi pratici
Prima di ciò, consideriamo qualche esempio di base su come possiamo utilizzare le Macchine Learning (ML) in tempo reale per la rilevazione di anomalie in diversi settori.
Scenario d’uso 1: Rilevamento di frodi finanziarie
Gli istituti finanziari processano grandi volumi di dati transazionali con un numero elevato di transazioni giornaliere (varie forme, sia in tempo reale che offline). Da un punto di vista finanziario, la rilevazione di frodi è fondamentale per minimizzare le perdite e mantenere la fiducia del cliente. Inoltre, i sistemi tradizionali basati su regole spesso non identificano i pattern di frode più complessi.
Una ML consente il processamento in tempo reale del flusso di transazioni. Basandosi sul importo della transazione, sulla geolocalizzazione e sull’ora, questi fattori possono anche essere applicati al comportamento di acquisto storico. Per esempio, se una carta di credito di un cliente viene utilizzata per un acquisto costoso in un’altra nazione improvvisamente, questo comportamento sarebbe insolito in base alla storia di spesa passata e potrebbe probabilmente generare un output anomalo dalla ML.
Scenario d’uso 2: Monitoraggio della salute
Il monitoraggio continuo e la rilevazione precoce di condizioni mediche gioca un ruolo chiave nel settore sanitario. questi dispositivi raccolgono un flusso continuo di dati – la frequenza cardiaca, i livelli di pressione sanguigna e i pattern di attività.
Una ML può essere utilizzata per l’analisi in tempo reale di questi dati. Per esempio, se la frequenza cardiaca di un paziente aumenta in modo atipico per una ragione sconosciuta, possiamo segnalare questa anomalia. La ML può anche tenere conto di varie informazioni contestuali, come il precedente del paziente e l’attività a un determinato momento, per migliorare la rilevazione di anomalie.
Scenario d’uso 3: Sicurezza della rete
La sicurezza della rete richiede un monitoraggio attivo e una comprensione del traffico normale della rete. Anomalie del traffico di rete possono condurre a problemi come l’infettività di malware, violazioni di dati o attacchi di sovraccarico del servizio.
Possiamo utilizzare un LLM per esaminare i log di rete per deviazioni dai soliti pattern, che potrebbero segnalare un rischio di sicurezza. Per esempio, se c’è un improvviso aumento del traffico verso un determinato server o un modello insolito di trasferimento di dati, l’LLM può identificare questi come possibili anomalie. Il modello può anche tenere conto di pattern di traffico storici e firme di attacchi note per ulteriormente migliorare l’accuratezza della rilevazione.
Come implementare la rilevazione di anomalie utilizzando LLM
Raccolta dati
Raccogliere i dati da fonti in streaming. possono essere log di transazioni, dati sensore o connettività di rete.
Pulizia dati
La pulizia dei dati è un passaggio cruciale così che possa essere adattato alla nostra analisi di preprocessing. Questo può includere la rimozione del rumore, il trattamento dei valori mancanti e la normalizzazione dei dati.
Addestramento modello
Addestrare l’LLM con dati storici per stabilire i riferimenti. Questo passaggio potrebbe includere un addestramento aggiuntivo di un LLM addestrato sui dati del dominio.
Impiego per l’analisi in tempo reale
Usa il modello addestrato per analizzare i dati in streaming. Il modello deve guardare il flusso di dati e alzare una bandierina rossa se trova anomalie.
Allarme ed azione
Creare un sistema di allarme per avvisare l’autorità competente in caso di rilevamento di anomalie.Specificare le attività da condurre in base a certi tipi di anomalie.
Configurazione dell’ambiente
Per iniziare, installare le librerie richieste.
pip install transformers torch
Esempio di Modello 1: Rilevamento di frodi finanziarie
Supponiamo di voler sperimentare l’uso di LLM per il rilevamento di anomalie nelle transazioni finanziarie.
Step 1: Simulazione dati
Inviaremo una sequenza di transazioni finanziarie.
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
# Esempio di utilizzo
for transaction in stream_transactions():
print(transaction)Step 2: Rilevamento di anomalie basato su LLM
Utilizzeremo un LLM pre-addestrato per questo, come fornito da Hugging Face.
from transformers import pipeline
# Caricamento di un modello di analisi del sentimento pre-addestrato come esempio
# In un scenario reale, sareste soggetti ad aggiornare un modello sulla vostra specifica task di rilevamento di anomalie
model = pipeline("sentiment-analysis")
def detect_anomaly(transaction):
# Convertiamo le transazioni in un formato di stringa per l'LLM
transaction_str = f"User {transaction['user_id']} made a transaction of ${transaction['amount']} in {transaction['location']}."
# Utilizziamo l'LLM per analizzare la transazione
result = model(transaction_str)
# Per semplicità, consideriamo il sentimento negativo come anomalia
if result[0]['label'] == 'NEGATIVE':
return True
return False
# Esempio di utilizzo
for transaction in stream_transactions():
if detect_anomaly(transaction):
print(f"Anomaly detected: {transaction}")
else:
print(f"Normal transaction: {transaction}")Esempio 2: Monitoraggio sanitario
Utilizzeremo il metodo LLM per costruire modelli per rilevare anomalie in una sequenza di dati sanitari dei pazienti.
Step 1: Simulazione dati
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
# Esempio di utilizzo
for data in stream_health_data():
print(data)Step 2: Rilevamento di anomalie basato su LLM
def detect_health_anomaly(data):
# Convertiamo i dati sanitari in un formato di stringa per l'LLM
health_data_str = f"Patient {data['patient_id']} has a heart rate of {data['heart_rate']} and blood pressure of {data['blood_pressure']}."
# Utilizziamo l'LLM per analizzare i dati sanitari
result = model(health_data_str)
# Per semplicità, consideriamo il sentimento negativo come anomalia
if result[0]['label'] == 'NEGATIVE':
return True
return False
# Esempio di utilizzo
for data in stream_health_data():
if detect_health_anomaly(data):
print(f"Anomaly detected: {data}")
else:
print(f"Normal health data: {data}")Esempio 3: Sicurezza di rete
Generazione di registri di rete e rilevamento di outlier con un LLM.
Passo 1: Simulazione Dati
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
# Esempio di utilizzo
for log in stream_network_logs():
print(log)Passo 2: Rilevamento di anomalie basato su LLM
def detect_network_anomaly(log):
# Converti il log di rete in formato stringa per l'LLM
log_str = f"IP {log['ip']} made a {log['request']} request with status {log['status']}."
# Utilizza l'LLM per analizzare il log di rete
result = model(log_str)
# Per semplicità, considerare come anomalia il sentimento negativo
if result[0]['label'] == 'NEGATIVE':
return True
return False
# Esempio di utilizzo
for log in stream_network_logs():
if detect_network_anomaly(log):
print(f"Anomaly detected: {log}")
else:
print(f"Normal network log: {log}")Gli esempi mostrano come i grandi modelli di linguaggio (LLM) possono essere utilizzati per il rilevamento di anomalie in tempo reale in diversi settori. Il modello di analisi del sentimento è utilizzato solo a scopo illustrativo negli esempi, anche se potreste adattarlo ad un LLM sulla tua task di rilevamento di anomalie.
Uso in tempo reale di LLM
Come fate sempre monitorare i dati in streaming utilizzando l’API streaming e le grandi ricerche, basate su pattern per valutare il contesto (misure statistiche), rilevando anomalie in tempo reale consente di rispondere subito a potenziali problemi.
Sfide e considerazioni
Oltre agli advantage di rilevamento di anomalie che LLM offrono, è necessario anche essere a conoscenza delle sfide e delle limitazioni.
- Risorse: LLM richiedono risorse significative per l’addestramento e il processamento in tempo reale. È necessario assicurarsi di avere infrastrutture sufficienti.
- Privacy dei dati: I dati sensibili come le transazioni finanziarie e i record sanitari sottengono regolamenti in cui la privacy è critica.
- Interpretabilità: Le LLM sono spesso chiamate “scatole nere” a causa della loro complessità. Per flettere fiducia e capire perché sono state rilevate anomalie, l’interpretabilità e l’esplicabilità del modello sono importanti.
- Apprendimento in corso: Le informazioni in streaming sono imprevedibili, e le tendenze possono variare nel tempo. I modelli devono essere aggiornati per un apprendimento continuo e per migliorare l’accuratezza nella rilevazione.
Direzioni future
Il settore della rilevazione di anomalie con LLM è ancora in via di sviluppo, e alcune direzioni sono nuove e promettenti per ulteriori ricerche e innovazioni:
- Modelli ibridi: L’integrazione di serie tempistiche o algoritmi di clustering con LLM può rafforzare la rilevazione di anomalie.
- Calcolo all’edge: Come parte dell’esecuzione delle LLM, è possibile disporre di queste su dispositivi all’edge; ciò consente una rilevazione in tempo reale a livello di sorgente, dunque portando a una minore latenza e una maggiore risposta.
- AI esplicabile: Progettare tecniche per migliorare l’interpretabilità delle LLM in modo da consentire ai stakeholders di comprendere e accettare le basi su cui il modello prende decisioni.
- Modelli specifici di dominio: Raffinare LLM per specifici domini (finanza, sanità o cybersecurity) può aumentare l’accuratezza e la rilevanza della rilevazione.
Conclusione
La rilevazione di anomalie è un caso d’uso comune nell’industria streaming dati. Tuttavia, i grandi modelli a linguaggio può essere utilizzato come un approcio potente e completo per affrontare questo problema. L’utilizzo di LLM per l’analisi contestuale e la riconoscenza di pattern insieme al processamento in tempo reale può aiutare significativamente le organizzazioni a identificare anomalie in modo rapido. Ci sono alcune sfide da affrontare finché non possiamo sfruttare appieno il potere dei LLM per la rilevazione di anomalie. Possiamo immaginare anche maggiori miglioramenti alla rilevazione di anomalie in tempo reale con l’avanzamento della tecnologia in questo campo.
Source:
https://dzone.com/articles/realtime-anomaly-detection-using-large-language