A capacidade de detecção de anomalias se torna importante no mundo data-driven de hoje e é um componente chave para várias indústrias, como financeiro, saúde, cadeia de segurança e manufatura. As anomalias podem ser sinais de fraude, falhas de sistema, incidentes de segurança ou outros eventos importantes que exigem atenção imediata. O volume, velocidade e variedade de dados em fluxo são difíceis de serem manipulados por técnicas de detecção de anomalias tradicionais. Por outro lado, os desenvolvimentos recentes em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) oferecem uma nova abordagem para a detecção de anomalias em tempo real. Neste post de blog, discutimos detalhadamente como LLMs podem ser usados para detecção de anomalias em dados em fluxo, com alguns exemplos.
Detecção de Anomalias
Anomalias são padrões em seu conjunto de dados que não se conformam com uma noção bem definida de comportamento normal.
Detecção de Anomalias
É literalmente encontrar o ponto em seus dados que se diferencia significativamente do resto de seus tipos. Isto pode revelar eventos raros ou casos fronteiriços que não se ajustam ao perfil do conjunto de dados global. Essas anomalias podem ser generalizadas em três tipos:
- Anomalias de tabela: Estas são anomalias de ponto, basicamente células individuais que se destacam de maneira óbvia na tabela.
- Outliers com contexto: Pontos de dados que podem ser considerados outliers dentro de um contexto.
- Anomalias de espaço: Um grupo de pontos parece ser anomalo apenas quando visto juntos.
O problema com dados em stream
Dados em stream é um termo usado para descrever dados gerados contínuamente ou produzidos em tempo real em execução. Esses são na forma de dados de sensores, transações financeiras, feeds de mídia social e logs de rede. As principais desafios de detecção de anomalias em dados em stream são os seguintes:
- Volume: Temos montes de dados.
- Velocidade: O fluxo rápido de dados exige uma abordagem em tempo real para processar o stream.
- Diversidade: Os dados chegam em muitas formas e variedades.
- Veracidade: Garantir que os dados são precisos e confiáveis.
Há muitas razões para as quais métodos tradicionais de detecção de anomalias (como testes estatísticos e modelos de aprendizagem automática) frequentemente não conseguem abordar esses desafios. É aí que os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) entram em cena.
Grandes Modelos de Linguagem
Modelos linguísticos (como o GPT-4 da OpenAI, por exemplo) são máquinas de aprendizagem profunda que foram treinadas com uma grande quantidade de texto. esses modelos conseguem entender e gerar texto como os humanos, tornando-os ferramentas excelentes para uma variedade de tarefas de Processamento de Linguagem Natural (NLP). Os LLMs mostram capacidades impressionantes em tarefas como a geração de texto, tradução, resumo e até mesmo programação.
Pode-se aproveitar melhor os LLMs usando-os para decifrar contexto e padrões em dados. Isto os torna candidatos perfeitos para detecção de anomalias, já que esses algoritmos conseguem detectar até pequenas devições que métodos tradicionais podem passar despercebidos.
Usando LLMs para Detecção de Anomalias
Os LLMs podem ser usados de várias maneiras para o propósito de considerá-los detectores de anomalias para um evento entrante determinado e encaminhá-lo the um sistema externo. Aqui estão algumas das formas:
- Análise contextual: LLMs ajudam a detectar anomalias aprendendo o contexto em volta de pontos de dados específicos. No contexto de um fluxo de transações financeiras, um LLM pode detectar hábitos de gastos anormais.
- Identificação de padrões: LLMs identificam padrões complexos e abrangentes em dados. Um LLM pode detectar padrões de tráfego anormais que possam indicar uma violação de segurança na segurança da rede.
- Dados rotulados: O objetivo principal de árvores de modelo logístico é prever um dos dois resultados discretos, frequentemente comparados de forma supervisionada para o qual pode ser necessário dados rotulados.
- Aprendizagem não supervisionada: LLMs também podem ser usados não supervisionados para detecção de anomalias sem dados rotulados. Isto é particularmente conveniente em aplicações que caracterizam anomalias raras e/ou dados rotulados escassos.
- Processamento eficiente em tempo: Pois LLMs podem processar dados em tempo real, eles são adequados para aplicações de dados em streaming. Eles conseguem fazer isso em tempo real e de maneira contínua enquanto monitorizam dados enquanto fluem.
Exemplos Práticos
Antes disso, vamos ver alguns exemplos básicos de como podemos usar modelos de linguagem livre (LLM) em tempo real para detecção de anomalias em diferentes domínios.
Caso de Uso 1: Detecção de Fraude Financeiro
Instituições financeiras processam grandes volumes de dados de transações com um número muito alto de transações ocorrendo diariamente (diversas formas, em especial tanto em tempo real quanto offline). Do ponto de vista financeiro, identificar fraude é fundamental para minimizar perdas e manter a confiança dos clientes. Além disso, sistemas baseados em regras tradicionais frequentemente não identificam padrões de fraude mais complexos.
Um LLM facilita o processamento em tempo real da corrente de transações. Baseado no valor da transação, na localização geográfica e na hora, esses fatores também podem ser aplicados ao comportamento histórico de compras. Por exemplo, se um cartão de crédito de um cliente for usado para fazer um pagamento caro em outro país de repente, esse comportamento seria anormal considerando o histórico de gastos passados e poderia provocar saída de anomalia pelo LLM.
Caso de Uso 2: Monitor de Saúde
O monitoramento contínuo e a detecção precoce de condições médicas são essenciais no setor de saúde. Esses dispositivos coletam uma corrente contínua de dados – taxa cardíaca, níveis de pressão arterial e padrões de atividade.
Um LLM pode ser utilizado para a análise em tempo real destes dados. Por exemplo, se a taxa cardíaca de um paciente sobe de forma atípica por uma razão desconhecida, podemos identificar essa anomalia. O LLM também pode considerar informações contextuais diversas, como o histórico do paciente e sua atividade em determinado momento, para melhor detecção de anomalias.
Caso de Uso 3: Segurança de Rede
A segurança da rede exige monitoramento ativo e entendimento do tráfego de rede normal. Anomalias no tráfego de rede podem levar a problemas como infecções por malwares, brechas em dados ou ataques de negação de serviço.
Podemos usar um Modelo de Grande Escala (LLM) para examinar registros de rede para devições dos padrões usuals, que podem sinalizar um risco de segurança. Por exemplo, se houver um aumento brusco no tráfego para um determinado servidor ou um padrão de transferência de dados estranho, o LLM pode identificar esses como possíveis anomalias. O modelo até pode ter em conta padrões de tráfego históricos e assinaturas de ataques conhecidos para melhorar a precisão da detecção.
Como Implementar Detecção de Anomalias Usando LLMs
Coleção de Dados
Coletar dados de fontes em fluxo. Pode ser logs de transações, dados de sensores ou conectividade de rede.
Limpeza de Dados
A limpeza dos dados é um passo crucial para que eles sejam adequados à nossa análise de pré-processamento. Isso pode incluir a remoção de ruído, o tratamento de valores faltantes e a normalização dos dados.
Treinamento do Modelo
Treinar o LLM com dados históricos para estabelecer bases. Este passo poderia incluir treinamento adicional de um LLM treinado em dados do domínio.
Implantação para Análise em Tempo Real
Usar o modelo treinado para analisar dados em fluxo. O modelo precisa observar o fluxo de dados e levantar uma bandeira vermelha se encontrar qualquer anomalia.
Alerta e Ação
Criar um sistema de alerta para avisar a autoridade relevante se qualquer anomalia for detectada. Especificar as tarefas a serem executadas com base em certos tipos de anomalias.
Configurando o Ambiente
Para começar, instale as bibliotecas necessárias.
pip install transformers torch
Modelo Exemplo 1: Detecção de Fraude Financeiro
Suponha que queremos experimentar com a LLM na detecção de anomalias em transações financeiras.
Passo 1: Simulação de Dados
Vamos enviar uma stream de transações financeiras.
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
# Exemplo de uso
for transaction in stream_transactions():
print(transaction)Passo 2: Detecção de Anomalia com LLM
Vamos usar uma LLM pré-treinada para isso, usando Hugging Face.
from transformers import pipeline
# Carregar um modelo de análise de sentimento pré-treinado como exemplo
# Em um cenário real, você faria o refinamento de um modelo na sua tarefa específica de detecção de anomalias
model = pipeline("sentiment-analysis")
def detect_anomaly(transaction):
# Converta a transação em um formato de string para a LLM
transaction_str = f"User {transaction['user_id']} made a transaction of ${transaction['amount']} in {transaction['location']}."
# Use a LLM para analisar a transação
result = model(transaction_str)
# Para simplicidade, considere o sentimento negativo como uma anomalia
if result[0]['label'] == 'NEGATIVE':
return True
return False
# Exemplo de uso
for transaction in stream_transactions():
if detect_anomaly(transaction):
print(f"Anomaly detected: {transaction}")
else:
print(f"Normal transaction: {transaction}")Exemplo 2: Monitoramento de Saúde
Vamos usar o método LLM para construir modelos para detectar anomalias em uma stream de dados de saúde do paciente.
Passo 1: Simulação de Dados
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
# Exemplo de uso
for data in stream_health_data():
print(data)Passo 2: Detecção de Anomalia com LLM
def detect_health_anomaly(data):
# Converta os dados de saúde em um formato de string para a LLM
health_data_str = f"Patient {data['patient_id']} has a heart rate of {data['heart_rate']} and blood pressure of {data['blood_pressure']}."
# Use a LLM para analisar os dados de saúde
result = model(health_data_str)
# Para simplicidade, considere o sentimento negativo como uma anomalia
if result[0]['label'] == 'NEGATIVE':
return True
return False
# Exemplo de uso
for data in stream_health_data():
if detect_health_anomaly(data):
print(f"Anomaly detected: {data}")
else:
print(f"Normal health data: {data}")Exemplo 3: Segurança da Rede
Gerando logs de rede e detectando outliers com uma LLM.
Passo 1: Simulação de Dados
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
# Exemplo de uso
for log in stream_network_logs():
print(log)Passo 2: Detecção de Anomalias Baseada em LLM
def detect_network_anomaly(log):
# Converta o log de rede em um formato de string para a LLM
log_str = f"IP {log['ip']} made a {log['request']} request with status {log['status']}."
# Use a LLM para analisar o log de rede
result = model(log_str)
# Para simplicidade, considere o sentimento negativo como uma anomalia
if result[0]['label'] == 'NEGATIVE':
return True
return False
# Exemplo de uso
for log in stream_network_logs():
if detect_network_anomaly(log):
print(f"Anomaly detected: {log}")
else:
print(f"Normal network log: {log}")Os exemplos mostram como os Modelos de Linguagem Large (LLMs) podem ser usados para detecção de anomalias em fluxo de dados em diferentes áreas. O modelo de análise de sentimento é apenas usado para fins ilustrativos nos exemplos, embora você considere-lo adequado para ajustar para uma LLM em seu tarefa de detecção de anomalias.
Uso em Tempo Real de LLMs
Enquanto você sempre monitora os dados enquanto fluem usando a API de streaming e usa grandes consultas, baseadas em padrões para avaliar o contexto (medidas estatísticas), a detecção de anomalias em tempo real permite respostas a potenciais problemas mesmo antes.
Desafios e Considerações
Além dos benefícios de detecção de anomalias que LLMs oferecem, também se precisa estar ciente de seus desafios e limitações.
- Recursos: LLMs requerem recursos significativos para treinamento e processamento em tempo real. É necessário garantir que haja infraestrutura suficiente disponível.
- Privacidade de dados: Dados sensíveis como transações financeiras e registros de saúde pública estão sob regulamentações onde a privacidade é crítica.
- Interpretabilidade: Modelos de linguagem de longa escala (LLMs) são frequentemente chamados de “caixa negra” devido à sua complexidade. Para ganhar a confiança e entender porque as anomalias foram detectadas, a interpretabilidade e a explicabilidade do modelo são importantes.
- Aprendizagem contínua: As informações em fluxo são impredecíveis e as tendências podem flutuar ao longo do tempo. Os modelos precisam ser atualizados para aprendizagem contínua e melhoria na precisão da detecção.
Direções futuras
O campo de detecção de anomalias com LLMs ainda está em desenvolvimento, e algumas direções são inovadoras para explorar e consideramos promissoras para pesquisa e inovação futuras:
- Modelos híbridos: A incorporação de algoritmos de séries temporais ou de aglomerados com LLMs pode reforçar a detecção de anomalias.
- Computação em edge: Como parte do funcionamento de LLMs, você pode implantá-los em dispositivos de borda; isso permite a detecção em tempo real no nível fonte e portanto resulta em latência baixa e resposta rápida.
- AI Explicável: Ao projetar técnicas para aumentar a interpretabilidade de LLMs, os interessados podem compreender e aprovar os bases pelos quais o modelo está tomando decisões.
- Modelos específicos de domínio: A finetuning de LLMs para domínios específicos (financeiro, de saúde ou de cibersegurança) pode aumentar a precisão e relevância da detecção.
Conclusão
A detecção de anomalias é um caso de uso comum em dados em fluxo em diversas indústrias. No entanto, os Grandes Modelos de Linguagem podem ser usados como uma poderosa e abrangente metodologia para resolver este problema. O uso de MLs para análise contextual e reconhecimento de padrões, juntamente com processamento em tempo real, pode ajudar significativamente organizações a identificar anomalias rapidamente. Existem algumas desafios a serem abordados até que possamos aproveitar plenamente o poder dos MLs para detecção de anomalias. Podemos enxergar ainda melhorias na detecção de anomalias em tempo real conforme a tecnologia avança neste campo.
Source:
https://dzone.com/articles/realtime-anomaly-detection-using-large-language