大規模言語モデルを使用したリアルタイム異常検知

チュートリアル

今日のデータ駆動の世界では、異常の検出能力が重要となり、金融、医療、サイバーセキュリティ、製造などの様々な産業において键となる要素となっています。異常は、詐欺、システムの失敗、セキュリティ事件、そしてすぐに瞩目を集める必要のある他の重要な事件の兆候となることがあります。ストリーミングデータの量、速度、および種類は、伝統的な異常検出技術には处理しづらくなります。その一方、最近の大規模言語モデル（LLM）の開発により、リアルタイムの異常検出を行う新しい方法が提供されています。このブログ投稿では、LLMがストリーミングデータ上でどのように異常検出を行われるか、いくつかの例を付けて詳細に讨论します。

異常検出

異常は、あなたのデータにおける通常の振る舞いと大きく異なるパターンです。

異常の検出

データの中で他のようなものと大きく異なる点を見つけること。これは稀な事件や边缘的なケースを揭露することができ、これらは全体のデータ集のプロフィールに適合していないかもしれません。これらの異常は3つの一般的なタイプに分類されることができます。

  1. テーブル異常：これはポイント異常で、テーブルの中で特に目立っている个别のセルです。
  2. コンテキスト内の異常：コンテキスト内で異常となるデータ点。
  3. 空間異常：それぞれが異常なように見えるように集まった点の群れ。

ストリーミングデータの問題

ストリーミングデータは、連続的に生成されるあるいは实时に生成されるデータを表す用語です。これらはセンサーデータ、金融取引、ソーシャルメディアフィード、ネットワークログなどの形で表されます。ストリーミングデータ上で異常侦测を行う際の主要な課題は以下の通りです：

  • 量：私たちは大量のデータを持っています。
  • 速度：データの流れが素早いため、ストリームの処理に対する实时な手法が必要です。
  • 多样性：データは多くの形と種類で到着します。
  • 真実性：データの正確性と信頼性を保証する。

従来の異常侦测方法（例えば統計検定や機械学習モデル）はこれらの課題を Often cannot address. That is where Large Language Models (LLMs) come on stage.

Large Language Models

Linguistic models (such as GPT-4 from OpenAI) are deep learning machines trained with a large amount of text. These models can understand and generate text like humans, making them great tools for a wide variety of natural language processing (NLP) tasks. LLMs show impressive capabilities in tasks such as text generation, translation, summarization, and even coding.

LLMはデータ内のコンテキストとパターンを解明するために最善を使われる。これらのアルゴリズムは従来の方法が見落としがちな小さな変化を検出することができるため、異常検出に最適な候補となる。

LLMを使用した異常検出

LLMは、特定の入力事件に対して異常検出器として使用されることができ、それを外部システムに送信する。以下はいくつかの手法である：

  • 状況分析：LLMは特定のデータポイントの周りのコンテキストを学び、異常を検出する。金融取引ストリームの場合、LLMは異常な支出習慣を検出することができる。
  • パターン识別：LLMはデータ内において複雑で完全なパターンを识別する。LLMは変わったトラフィックパターンを検出し、それはネットワークセキュリティにおけるサービス侵害を示唆することができる。
  • ラベル付数据：ロジスティックモデル木の主要なゴールは、2つの離散の結果のうちの1つを予測することであり、それは Supervised mannerで比較されることが多い。これにはラベル付数据が必要である。
  • 非監督学習：LLMはラベル付数据を持たない場合でも、異常検出に非監督的に使用されることができる。これは稀な異常や/または稀なラベル付数据を持つアプリケーションに特に便利である。
  • 時間効率の高い処理：LLMはデータを実時間で処理することができるため、ストリーミングデータのアプリケーションに適している。これは飛び込みで、進行中の方法で、データの流れを監視しながら行える。

実用的な例

使用例1：金融詐欺の検出

金融機関は、毎日非常に多くのトランザクションが発生し、膨大な量のトランザクションデータを処理します（さまざまな形式、すなわちリアルタイムとオフラインの両方）。金融の観点から、不正を発見することは、損失を最小限に抑え、顧客の信頼を維持するために不可欠です。

LLMは、トランザクション・ストリームのリアルタイム処理を容易にします。取引金額、地理的位置、時間に基づいて、これらの要素を過去の購買行動に適用することもできます。

使用例2: 健康モニター

継続的なモニタリングと病状の早期発見は、ヘルスケアにおいて重要な役割を果たします。これらのデバイスは、心拍数、血圧レベル、活動パターンなどの継続的なデータストリームを収集します。

LLMは、このデータのリアルタイム分析を行うために利用できます。例えば、ある患者の心拍数が原因不明の異常な急上昇を示した場合、この異常にフラグを立てることができます。LLMはまた、患者の履歴や特定の時間における活動など、さまざまなコンテキスト情報を考慮して、より優れた異常検知を行うこともできます。

使用例3：ネットワークセキュリティ

ネットワークの安全には、ネットワークトラフィックの一般的なパターンを監視し、理解する必要があります。ネットワークトラフィックの異常は、ウイルス感染、データ侵害、またはサービス妨害攻撃などの問題を引き起こすことがあります。

私たちは、LLMを使用して、通常のパターンからの変化を探るネットワークログの検証を行うことができます。たとえば、特定のサーバーへのトラフィックが突然増えたり、データ転送に異常なパターンがある場合に、LLMはこれらを可能性のある異常として识別することができます。このモデルは、過去のトラフィックパターンと既知の攻撃のサインを考慮に入れることで、検出の精度をさらに向上させることができます。

LLMを使用した異常検出の実装方法

データ収集

ストリーミング源からデータを集めます。これはトランザクションログ、センサーデータ、またはネットワーク接続についてのデータです。

データクリーニング

データクリーニングは、データを分析の前準備に適した形にするために重要な段階です。これにはノイズの除去、欠損値の処理、およびデータの正規化が含まれます。

モデルトレーニング

历吏のデータを使用してLLMをトレーニングし、基準を設定します。この段階には、訓練されたLLMを領域のデータにより追加のトレーニングを行うことも含まれます。

実際の時間分析にためのモデル導入

学習したモデルを使用してストリーミングデータを分析します。このモデルはデータストリームを見て、異常を見つけると赤い旗を出す必要があります。

警報と行動

異常が検出されると、関連する当局に警報を送るシステムを作成します。特定の異常のタイプに基づいて行う必要のあるタスクを指定します。

環境設定

まず、必要なライブラリをインストールします。

pip install transformers torch

モデルの例1: 金融詐欺侦測

金融取引の異常侦测にLLMを試すことを考えてみましょう。

ステップ1: データのシミュレーション

私たちは金融取引のストリームを送信します。

Python

  

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

# 例の使用
for transaction in stream_transactions():
    print(transaction)

ステップ2: LLMに基づく異常侦測

これにはHugging Faceを使用して事前トレーニングされたLLMを使用します。

Python

  

from transformers import pipeline

# 既にトレーニングされた感情分析モデルを例であれば
# 実際のシーンでは、特定の異常侦測タスクにモデルを细粒度に調整します
model = pipeline("sentiment-analysis")

def detect_anomaly(transaction):
    # 取引をLLM用の文字列形式に変換します
    transaction_str = f"User {transaction['user_id']} made a transaction of ${transaction['amount']} in {transaction['location']}."

    # LLMを使用して取引を分析します
    result = model(transaction_str)

    # 簡単化のために、ネガティブな感情を異常として考えます
    if result[0]['label'] == 'NEGATIVE':
        return True
    return False

# 例の使用
for transaction in stream_transactions():
    if detect_anomaly(transaction):
        print(f"Anomaly detected: {transaction}")
    else:
        print(f"Normal transaction: {transaction}")

例2: ヘルスケアモニタリング

私たちはLLM方法を使用して、患者の健康データのストリームに基づいて異常を侦測するモデルを構築します。

ステップ1: データのシミュレーション

Python

  

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

# 例の使用
for data in stream_health_data():
    print(data)

ステップ2: LLMに基づく異常侦測

Python

  

def detect_health_anomaly(data):
    # 健康データをLLM用の文字列形式に変換します
    health_data_str = f"Patient {data['patient_id']} has a heart rate of {data['heart_rate']} and blood pressure of {data['blood_pressure']}."

    # LLMを使用して健康データを分析します
    result = model(health_data_str)

    # 簡単化のために、ネガティブな感情を異常として考えます
    if result[0]['label'] == 'NEGATIVE':
        return True
    return False

# 例の使用
for data in stream_health_data():
    if detect_health_anomaly(data):
        print(f"Anomaly detected: {data}")
    else:
        print(f"Normal health data: {data}")

例3: ネットワークセキュリティ

LLMを使用してネットワークログを生成し、異常を侦測します。

ステップ 1: データシミュレーション

Python

  

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

# 例の使用
for log in stream_network_logs():
    print(log)

ステップ 2: LLMに基づく異常侦测

Python

  

def detect_network_anomaly(log):
    # ネットワークログをLLM用の文字列形式に変換
    log_str = f"IP {log['ip']} made a {log['request']} request with status {log['status']}."

    # LLMを使用してネットワークログを分析
    result = model(log_str)

    # 簡略化のために、ネガティブな感情を異常と考える
    if result[0]['label'] == 'NEGATIVE':
        return True
    return False

# 例の使用
for log in stream_network_logs():
    if detect_network_anomaly(log):
        print(f"Anomaly detected: {log}")
    else:
        print(f"Normal network log: {log}")

これらの例は、大規模言語モデル（LLM）が異常侦测を行うために様々な分野で流れ监察をする方法を示しています。これらの例では、感情分析モデルが異常侦测のために LLMによって微調整されるのを説明しています。

LLMのリアルタイム使用

ストリーミングAPIを使用して常にデータの流れを監視し、大規模な照合をパターンに基づいてコンテキスト（統計的な測定）を評価することで、リアルタイムで異常を侦测することができます。これにより、潜在的な問題に即座に対応できます。

課題と考える必要のある点

LLMに基づく異常侦测の利点に加えて、その課題と限界も認識する必要があります。

  • リソース: LLMの学習とリアルタイム処理には重要なリソースが必要です。十分なインフラを確保する必要があります。
  • データプライバシー: 金融取引や医療記録などの機密なデータは、プライバシーが重要な规范の下にあります。
  • 解釈性：LLMは複雑性のために「ブラックボックス」と呼ばれることが多い。信頼と異常をdetectした理由を理解するために、モデルの解釈性と説明性は重要です。
  • 進行中の学習：ストリーミング情報は予測不可能で、トレンドは時間とともに変動する可能性があります。モデルは進行中の学習によって連続的な学習と検出精度の向上を必要とします。

未来の方向：

LLMを用いた異常検出の分野はまだ開発状態であり、私たちが将来の研究とイノベーションにおいて有望だと考える新しい研究方向があります：

  • ハイブリッドモデル：LLMに時間系列やクラスタリングアルゴリズムを統合することで、異常検出の強度を高めることができます。
  • エッジコンピューティング：LLMの実行の一部として、それらを端末デバイスにデプロイすることができます；これにより、源のレベルでリアルタイム検出を実現し、因此、latencyと応答性を低減することができます。
  • 説明可能なAI：LLMの解釈性を強める技術を開発すること、stakeholdersがモデルが決断を下す基盤を理解し、取り入れることができます。
  • 分野固有のモデル：finance、healthcare、またはcybersecurityなどの特定の分野に適用するためにLLMをfine-tuningすることで、検出精度と関連性を向上させることができます。

結論

異常検知は、ストリーミング・データにおける業界共通のユースケースである。しかし、大規模言語モデルは、この問題に対処するための強力かつ包括的な方法論として使用することができます。LLMを文脈分析とパターン認識に使用し、リアルタイム処理を行うことで、組織は異常を迅速に特定することができる。LLMの力を異常検知に完全に活用できるようになるまでには、いくつかの課題がある。この分野の技術が進歩すれば、リアルタイムの異常検知はさらに改善されることが予想される。

Source:
https://dzone.com/articles/realtime-anomaly-detection-using-large-language