Real-time anomaliedetectie met behulp van grote taalmodellen

Het vermogen om anomalieën te detecteren wordt belangrijk in de hedendaagse data-gebaseerde wereld en is een key component voor diverse industriën zoals financiën, gezondheidszorg, cybersecurity en fabricage. Anomalieën kunnen een teken zijn van fraude, systeemfouten, veiligheidsongevallen of andere belangrijke gebeurtenissen die directe aandacht vereisen. Het volume, de snelheid en de diversiteit van stromende data zijn moeilijk aan te pakken voor traditionele technieken voor anomaliedetectie. Aan de andere kant bieden de recente ontwikkelingen in Grote Taalmodelen (LLMs) een nieuwe weg om realtime anomaliedetectie uit te voeren. In deze blogpost bespreken we in detail hoe LLMs gebruikt kunnen worden voor anomaliedetectie op stromende data, met enkele voorbeelden.

Anomalie Detection

Anomalieën zijn patronen in uw data die niet voldoen aan een duidelijk gedefinieerd concept van normale gedrag.

Detecteren van Anomalieën

Het is letterlijk het vinden van het punt in de data dat significant verschilt van de rest van zijn soort. Dit kan zeldzame gebeurtenissen of rarefactoren aantonen die niet passen bij het algemeen profiel van de gegevensset. Deze anomalieën kunnen in drie typen samengevat worden:

1. Tabelanomalieën: Dit zijn puntanomalieën, eigenlijk individuele cellen die in de tabel erg uitzonderlijk zijn.
2. Contextuele uitvallers: Data-punten die binnen een bepaald context als uitvallers kunnen worden beschouwd.
3. Ruimtelijke anomalieën: Een groep punten lijkt alleen anomalieus te zijn wanneer ze samen gezien worden.

Het probleem met streamingdata

Streamingdata is een term die wordt gebruikt om data te beschrijven die continu wordt gegenereerd of in real-time wordt geproduceerd. Dit zijn in de vorm van sensordata, financiële transacties, sociale media-feeds en netwerklogs. De primaire uitdagingen van het uitvoeren van afwijkingen detectie op streamingdata zijn als volgt:

• Hoeveelheid: We hebben grote hoeveelheden data.
• Snelheid: De snelheid van de data stroomt snel en vereist een real-time aanpak voor het verwerken van de stream.
• Diversiteit: Data arriveert in veel verschillende vormen en soorten.
• Waarheid: Zorg ervoor dat de data accurate en betrouwbaar is.

Er zijn veel redenen waarom traditionele afwijkingen detectie methodes (zoals statistische tests en machine learning modellen) vaak niet aan deze uitdagingen kunnen voldoen. Dat is waar Grote Taal Modelen (LLMs) het toneel innemen.

Grote Taal Modelen

Taalmodellen (bijvoorbeeld GPT-4 van OpenAI) zijn diepgeleerde machines die zijn getraind met een grote hoeveelheid tekst. Deze modellen kunnen tekst verstandigen en genereren net zoals mensen, waardoor ze uitstekende tools zijn voor een breed scala aan natuurlijke taalverwerking (NLP) taken. LLMs tonen ongekende capabilities bij taken als tekstgeneratie, vertaling, samenvatting en zelfs programmeren.

LLM’s kunnen het beste worden benut door ze te gebruiken om context en patronen in de gegevens te ontcijferen. Dit maakt ze ideaal kandidaten voor anomaliedetectie, aangezien deze algoritmen zelfs kleine afwijkingen kunnen detecteren die traditionele methoden misschien overkijken.

Gebruik van LLM’s voor Anomaliedetectie

LLM’s kunnen op meerdere manieren worden gebruikt voor het doel ze als anomaliedetectoren voor een gegeven inkomende gebeurtenis te gebruiken en die naar een externe systeem te sturen. Hier zijn enkele methodes:

• Contextuele analyse: LLM’s helpen anomalies te detecteren door de context rond specifieke data punten te leren. In het kader van een financiële transactiestroom, kunnen LLM’s abnormale bestedingsgewoonten detecteren.
• Patroonherkenning: LLM’s herkennen complexe en uitgebreide patronen in de gegevens. Een LLM kan ongewone trafficpatronen detecteren die misschien een security breach in netwerkbeveiliging aangeven.
• Gelabelde gegevens: Het hoofddoel van logistieke modelbomen is het voorschrijven van twee discrete uitkomsten, vaak vergeleken in een geleid vergelijking waarvoor het gegevenslabel nodig heeft.
• Ongeleid leren: LLM’s kunnen ook ongeleid voor anomaliedetectie worden ingezet zonder gelabelde gegevens. Dit is vooral handig in toepassingen die zeldzame anomalies en/of schaarse gelabelde gegevens bevatten.
• Tijd-efficiente verwerking: Aangezien LLM’s gegevens in real-time kunnen verwerken, zijn ze geschikt voor streaming data-toepassingen. Ze kunnen dit live doen en op een permanente manier terwijl ze gegevens monitoren die naar beneden stromen.

Praktische voorbeelden

Voordat we dat doen, laten we even zien wat voor basis voorbeelden er zijn van hoe we LLM’s kunnen gebruiken in realtime voor de detectie van anomalieën in verschillende domeinen.

Geval 1: Detectie van financiële fraude

Financiële instellingen verwerken hoeveelheden transactiedata die elke dag een zeer groot aantal transacties (in verschillende vormen, namelijk zowel in realtime als offline) bevatten. Vanuit een financiële hoek is het herkennen van fraude essentieel om verliezen te minimaliseren en de vertrouwen van klanten te behouden. Bovendien zijn traditionele regelgebaseerde systemen vaak niet in staat complexere fraude patronen te identificeren.

Een LLM biedt de mogelijkheid om de transactiestroom in realtime te verwerken. Op basis van transactiebedrag, geografische locatie en tijd, kunnen deze factoren ook toegepast worden op historische aankoopgedrag. Bijvoorbeeld, als een klant zijn creditcard gebruikt om onverwachts een duurdere aankoop te doen in een ander land, is dat gedrag op basis van het vorige bestedingspatroon ongebruikelijk en zou dit waarschijnlijk een uitstel van de LLM aansteken.

Geval 2: Gezondheidmonitor

Continue monitor en vroege detectie van medische condities spelen een sleutelrol in de gezondheidszorg. Deze apparaten verzamelen een continue stroom van gegevens — hartslag, bloeddruk en activiteitpatronen.

Een LLM kan gebruikt worden om deze gegevens in realtime te analyseren. Bijvoorbeeld, als de hartslag van een patiënt plotseling atypisch stijgt voor een onbekende reden, kunnen we dit anomalie markeren. De LLM kan ook verschillende contextuele informatie in rekening brengen, zoals de geschiedenis van de patiënt en zijn activiteiten op een gegeven moment, om betere anomaliedetectie te behalen.

Geval 3: Netwerkveiligheid

Netwerkbeveiliging vereist actieve monitoren en begrip van normale netwerkverkeer. Anomalieën in netwerkverkeer kunnen problemen als malware-infecties, dataverliezen of denial-of-service aanvallen veroorzaken.

We kunnen een LLM gebruiken om netwerklogs te controleren op afwijkingen van normale patronen, die misschien een beveiligingsrisico aanduiden. Bijvoorbeeld, als er plotseling een piek in verkeer is naar een bepaald server of een ongebruikelijke gegevensverkeerpatroon, kan de LLM deze mogelijke anomalieën identificeren. Het model kan zelfs rekening houden met historische verkeerpatronen en bekende aanvalssignaturen om de detectieprecisie verder te verhogen.

Hoe Implementeer Je Anomaliën Detection Met LLMs

Data Collectie

Verzamel de gegevens uit streamingbronnen. Dat kan logs van transacties, sensorgegevens of netwerkconnectiviteit zijn.

Data Opschonen

Opschonen van de gegevens is een crucial step zodat ze in ons voorbereidingsanalyse passen. Dit kan includeren om ruis te verwijderen, om gegevensverlies te behandelen en de gegevens te normaliseren.

Model Trainen

Train de LLM met historische gegevens om baselines te stellen. Dit stap kan omvatten het aanvullen van een geïmplementeerd LLM met domeingegevens.

Implementatie Voor Real-Time Analyse

Gebruik het geëvalueerde model om streaminggegevens te analyseren. Het model moet de gegevensstromen controleren en een rode vlag opsteken als het enige anomalieën vindt.

Waarschuwingen En Actie

Maak een waarschuwingssysteem aan om de relevante instanties te waarschuwen als er anomalieën worden gedetecteerd. Specificeer de uit te voeren taken op basis van bepaalde typen anomalieën.

De omgeving instellen

Om te beginnen installeert u de vereiste bibliotheken.

pip install transformers torch

Modelvoorbeeld 1: Financiële fraudedetectie

Aangenomen dat we willen experimenteren met LLM op anomaliedetectie voor financiële transacties.

Stap 1: Gegevenssimulatie

We sturen een stroom financiële transacties.

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

# Voorbeeldgebruik
for transaction in stream_transactions():
    print(transaction)

Stap 2: Op LLM gebaseerde anomaliedetectie

We gebruiken hiervoor een voorgetrainde LLM met Hugging Face.

from transformers import pipeline

# Laad een voorgetraind sentimentanalysemodel als voorbeeld
# In een echt scenario, zou u een model nauwkeurig afstemmen op uw specifieke taak voor het detecteren van afwijkingen
model = pipeline("sentiment-analysis")

def detect_anomaly(transaction):
    # Converteer de transactie naar een tekenreeksindeling voor de LLM
    transaction_str = f"User {transaction['user_id']} made a transaction of ${transaction['amount']} in {transaction['location']}."

    # Gebruik de LLM om de transactie te analyseren
    result = model(transaction_str)

    # Om het eenvoudig te houden, beschouwt u negatief sentiment als een afwijking
    if result[0]['label'] == 'NEGATIVE':
        return True
    return False

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

Voorbeeld 2: Gezondheidszorgmonitoring

We zullen de LLM-methode gebruiken om modellen te bouwen voor het detecteren van anomalieën in een stroom van gezondheidsgegevens van patiënten.

Stap 1: Gegevenssimulatie

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

# Voorbeeldgebruik
for data in stream_health_data():
    print(data)

Stap 2: LLM-gebaseerde afwijkingsdetectie

def detect_health_anomaly(data):
    # Converteer de gezondheidsgegevens naar een tekenreeksindeling voor de LLM
    health_data_str = f"Patient {data['patient_id']} has a heart rate of {data['heart_rate']} and blood pressure of {data['blood_pressure']}."

    # Gebruik de LLM om de gezondheidsgegevens te analyseren
    result = model(health_data_str)

    # Voor de eenvoud beschouwen we negatief sentiment als een afwijking
    if result[0]['label'] == 'NEGATIVE':
        return True
    return False

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

Voorbeeld 3: Netwerkbeveiliging

Genereren van netwerklogs en detecteren van uitschieters met een LLM.

Stap 1: Data Simulatie

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

# Voorbeeld van gebruik
for log in stream_network_logs():
    print(log)

Stap 2: Anomaly Detection op basis van LLM

def detect_network_anomaly(log):
    # Convert het netwerklogboek naar een tekstformaat voor de LLM
    log_str = f"IP {log['ip']} made a {log['request']} request with status {log['status']}."

    # gebruik de LLM om het netwerklogboek te analyseren
    result = model(log_str)

    # Voor de eenvoudiger, beschouw negatieve stemming als een anomalie
    if result[0]['label'] == 'NEGATIVE':
        return True
    return False

# Voorbeeld van gebruik
for log in stream_network_logs():
    if detect_network_anomaly(log):
        print(f"Anomaly detected: {log}")
    else:
        print(f"Normal network log: {log}")

De voorbeelden laten zien hoe Grote Taalmodellen (LLMs) gebruikt kunnen worden voor streaming anomaly detection in verschillende gebieden. Het sentiment analysis model wordt alleen voor illustratieve doeleinden gebruikt in de voorbeelden, hoewel u het goed zou kunnen afstemmen op uw eigen anomaly detection taak.

Rechtstreekse gebruik van LLMs

Als u altijd de gegevens volgt terwijl zestromen met behulp van de streaming API en Grote Zoekopdrachten, gebaseerd op patronen om context te evalueren (statistische meetbouten), biedt de real-time anomaly detection om direct op potentiële problemen te reageren.

Unexpected and Considerations

Naast de voordelen van anomaly detection die LLMs bieden, moet je ook op zijn warellen zijn met de uitdagingen en beperkingen ervan.

• Resources: LLMs vereisen significante bronnen voor training en real-time verwerking. Het is nodig om te zorgen voor voldoende infrastructuur.
• Data privacy: Sensitive data als financiële transacties en gezondheidsrecords vallen onder reglementen waar privacy een kritiekke rol speelt.
• Interpretabiliteit: LLMs worden vaak “zwarte doosjes” genoemd vanwege hun complexiteit. Voor vertrouwen en het begrijpen waarom anomalieën werden gedetecteerd, is modelinterpretabiliteit en verklaring van belang.
• Bijwerken van leren: Streamende informatie is onvoorspelbaar, en trends kunnen over tijd fluctueren. Models moeten worden bijgewerkt voor continuous leren en verbeterde detectieprecisie.

Toekomstige richtingen

Het gebied van anomaliedetectie met LLMs ontwikkelt zich nog steeds en sommige richtingen zijn nieuw voor verdere verkenning die we voor de toekomstige onderzoeks- en innovatieperiode belangrijk vinden:

• Gemengde modellen: Het integreren van tijdreeksen of clusteringalgoritmen met LLMs kan de anomaliedetectie versterken.
• Edge computing: Als onderdeel van het uitvoeren van LLMs, kunnen ze op edge-apparaten geïmplementeerd worden; dit maakt real-time detectie op bronniveau mogelijk en leidt daardoor tot lagere latentie en betere reactiesnelheid.
• Verbaalbaar AI: Ontwerpen van technieken om de interpretabiliteit van LLMs te vergroten zodat stakeholders kunnen begrijpen en de keuzes van het model kunnen accepteren.
• Domainspecifieke modellen: Fijnafstemmen van LLMs voor specifieke domeinen (financiën, gezondheidszorg of cybersicherheid) kan de detectieprecisie en relevantie verhogen.

Conclusie

Een uitzondering detectie is een algemeen toepassingsgebied voor de verschillende industrieën binnen stroomgegevens. Echter, Grote Taalkassen kunnen worden gebruikt als een krachtige en complete methodologie om dit probleem aan te pakken. Door Grote Taalkassen te gebruiken voor contextuele analyse en patronen erkennen, in combinatie met real-time verwerking, kunnen organisaties significant sneller uitzonderingen identificeren. Er zijn enkele uitdagingen die moeten worden aangepakt voordat we de kracht van Grote Taalkassen voor uitzondering detectie volledig kunnen benutten. We kunnen zelfs nog meer verbeteringen aanrecht op real-time uitzondering detectie terwijl de technologie in dit veld vooruitgaat.