在当今的数据驱动世界中，检测异常的能力变得非常重要，它是金融、医疗保健、网络安全和制造业等各种行业的关键组成部分。异常可能是欺诈、系统故障、安全事件或其他需要立即关注的重要事件的标志。流的数据的量、速度和多样性对于传统的异常检测技术来说是一个挑战。另一方面，大型语言模型（LLMs）的最新发展为实时异常检测提供了一条新的路径。在这篇博客文章中，我们将详细讨论如何使用LLM对流数据进行异常检测，并给出一些示例。
异常检测
异常是数据中不符合正常行为定义的模式。
检测异常
这实际上是在数据中找到与其类型其余部分显著不同的点。这可能揭示罕见事件或边缘案例，它们不符合整体数据集轮廓。这些异常可以概括为三种类型：
- 表异常：这些是点异常，基本上是个别单元格在表中突兀而出。
- 有上下文的异常：在一个上下文中可能被视为异常的数据点。
- 空间异常：当一起查看时，一组点似乎是异常的。
流数据的问题
流数据是一个术语，用于描述在飞行中持续生成或实时产生的数据。这些数据以传感器数据、金融交易、社交媒体源和网络日志的形式出现。在流数据上进行异常检测的主要挑战如下：
- 数据量： 我们有大量的数据。
- 数据速度： 快速的数据流动需要对数据流进行实时处理。
- 数据多样性： 数据以许多不同的形式和种类到达。
- 数据真实性： 确保数据准确可靠。
有很多原因使得传统的异常检测方法（如统计测试和机器学习模型）往往无法解决这些挑战。这就是大型语言模型（LLM）登场的时刻。
大型语言模型
语言模型（例如OpenAI的GPT-4）是经过大量文本训练的深度学习机器。这些模型能够像人类一样理解和生成文本，使它们成为各种自然语言处理（NLP）任务的出色工具。LLM在文本生成、翻译、摘要甚至编程等任务上展示了令人印象深刻的能力。
LLM 可以通过解析数据中的上下文和模式来最佳利用。这使得它们成为异常检测的理想选择，因为这些算法可以检测到传统方法可能忽略的微小偏差。
使用 LLM 进行异常检测
LLM 可以在多种方式下用于将它们视为给定传入事件的异常检测器并向外部系统推送。以下是几种方法：
- 上下文分析： LLM 通过学习特定数据点周围的上下文来检测异常。在财务交易流背景下，LLM 可以检测异常消费习惯。
- 模式识别： LLM 在数据中识别复杂和全面的模式。LLM 可以检测到异常的流量模式，这可能指示网络安全中的安全漏洞。
- 标记数据： 逻辑模型树的主要目标是预测两个离散结果之一，通常在监督方式下进行比较，这可能需要标记数据。
- 无监督学习： LLM 还可以用于没有标记数据的异常检测的 unsupervised。这在罕见异常和/或标记数据稀缺的应用中尤其方便。
- 时间高效处理： 由于 LLM 可以实时处理数据，因此它们适合流数据应用。它们可以实时进行，并在持续监控数据流动的方式中进行。
实际例子
使用案例 1：金融欺诈检测
金融机构处理大量交易数据，每天都会发生大量交易（形式多样，包括实时和离线）。从金融角度来看，发现欺诈对于最大限度地减少损失和维护客户信心至关重要。此外，传统的基于规则的系统往往无法识别更复杂的欺诈模式。
LLM 可促进交易流的实时处理。基于交易金额、地理位置和时间，这些因素还可应用于历史购买行为。
用例 2：健康监控
持续监控和早期检测医疗状况在医疗保健中发挥着关键作用。
LLM 可用于对这些数据进行实时分析。例如，如果病人的心率在不明原因的情况下异常飙升，我们可以标记出这一异常情况。LLM 还可以考虑各种上下文信息，如病人的病史和特定时间的活动，从而更好地进行异常检测。
用例 3：网络安全
网络安全需要对正常网络流量进行积极监控和了解。网络流量异常可能导致恶意软件感染、数据泄露或拒绝服务攻击等问题。
我们可以使用 LLM 来检查网络日志是否与通常模式有偏差，这可能预示着安全风险。例如，如果访问特定服务器的流量突然激增，或者数据传输模式异常，那么 LLM 就可以将其识别为可能的异常情况。
如何使用 LLM 实施异常检测
数据收集
从流数据源收集数据。
数据清理
清理数据是一个关键步骤，以便使其适合我们的预处理分析。
模型训练
使用历史数据训练 LLM，以建立基线。这一步骤可能包括在领域数据上对训练有素的 LLM 进行额外训练。
部署用于实时分析
使用训练有素的模型分析流数据。
警报和行动
创建一个警报系统，以便在检测到任何异常时向相关机构发出警告。根据某些类型的异常情况指定要执行的任务。
环境设置
首先，安装所需的库。
pip install transformers torch
模型示例1：金融欺诈检测
假设我们想尝试使用大型语言模型（LLM）对金融交易进行异常检测。
步骤1：数据模拟
我们将发送一系列金融交易数据。
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
# 示例用法
for transaction in stream_transactions():
print(transaction)步骤2：基于LLM的异常检测
我们将使用Hugging Face提供的预训练LLM。
from transformers import pipeline
# 例如，加载一个预训练的情感分析模型
# 在实际场景中，您会在特定的异常检测任务上微调模型
model = pipeline("sentiment-analysis")
def detect_anomaly(transaction):
# 将交易转换为LLM可识别的字符串格式
transaction_str = f"User {transaction['user_id']} made a transaction of ${transaction['amount']} in {transaction['location']}."
# 使用LLM分析交易
result = model(transaction_str)
# 为简单起见，将负面情绪视为异常
if result[0]['label'] == 'NEGATIVE':
return True
return False
# 示例用法
for transaction in stream_transactions():
if detect_anomaly(transaction):
print(f"Anomaly detected: {transaction}")
else:
print(f"Normal transaction: {transaction}")示例2：医疗监测
我们将使用LLM方法构建用于检测患者健康数据流中异常的模型。
步骤1：数据模拟
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
# 示例用法
for data in stream_health_data():
print(data)步骤2：基于LLM的异常检测
def detect_health_anomaly(data):
# 将健康数据转换为LLM可识别的字符串格式
health_data_str = f"Patient {data['patient_id']} has a heart rate of {data['heart_rate']} and blood pressure of {data['blood_pressure']}."
# 使用LLM分析健康数据
result = model(health_data_str)
# 为简单起见，将负面情绪视为异常
if result[0]['label'] == 'NEGATIVE':
return True
return False
# 示例用法
for data in stream_health_data():
if detect_health_anomaly(data):
print(f"Anomaly detected: {data}")
else:
print(f"Normal health data: {data}")示例3：网络安全
使用LLM生成网络日志并检测异常。
步骤 1：数据模拟
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
示例使用
for log in stream_network_logs():
print(log)步骤 2：基于 LLM 的异常检测
def detect_network_anomaly(log):
将网络日志转换为 LLM 可识别的字符串格式
log_str = f"IP {log['ip']} made a {log['request']} request with status {log['status']}."
使用 LLM 分析网络日志
result = model(log_str)
为简化起见，将负面情绪视为异常
if result[0]['label'] == 'NEGATIVE':
return True
return False
示例使用
for log in stream_network_logs():
if detect_network_anomaly(log):
print(f"Anomaly detected: {log}")
else:
print(f"Normal network log: {log}")这些示例展示了大型语言模型（LLM）如何在不同领域用于流式异常检测。在示例中，情感分析模型仅用于说明目的，尽管您可以将其微调为适用于异常检测任务的 LLM。
LLM 的实时使用
使用流式 API 实时监控数据并基于模式进行大量查询，根据模式评估上下文（统计量），可以实时检测异常，从而立即对潜在问题做出响应。
挑战和考虑因素
除了 LLM 提供的异常检测优势外，还需要注意其挑战和局限性。
- 资源： LLM 需要大量资源进行训练和实时处理。必须确保有足够的硬件设施。
- 数据隐私： 诸如财务交易和医疗记录等敏感数据受限于对隐私至关重要的规定。
- 可解释性：由于其复杂性，大型语言模型（LLM）通常被称为“黑箱”。为了信任并理解为何检测到异常，模型的可解释性和可说明性是重要的。
- 持续学习：流信息是不可预测的，趋势可能会随时间波动。模型需要不断更新以进行持续学习并提高检测准确性。
未来方向
大型语言模型在异常检测领域的应用仍在发展，我们发现以下方向对于未来的研究和创新是具有前景的，尚需进一步探索：
- 混合模型：将时间序列或聚类算法与LLM结合可以加强异常检测。
- 边缘计算：作为运行LLM的一部分，您可能会在边缘设备上部署它们；这使得能够在源头实时检测，从而导致较低的延迟和响应性。
- 可解释人工智能：设计技术以增强LLM的可解释性，使利益相关者能够理解和接受模型做出决策的基础。
- 特定领域模型：对LLM进行微调以适应特定领域（金融、医疗保健或网络安全）可以提高检测准确性和相关性。
结论
异常检测是在流数据中跨行业常见的用例。然而，大型语言模型可以用作一种强大且全面的方法来解决此问题。使用LLM进行上下文分析和对模式识别以及实时处理可以帮助组织快速识别异常。在我们能够充分利用LLM的异常检测功能之前，还有一些挑战需要解决。随着该领域技术的进步，我们可以预见实时异常检测会有更多的改进。
Source:
https://dzone.com/articles/realtime-anomaly-detection-using-large-language