在今天數據驅動的世界中，侦測異常的能力變得重要，並且是金融、醫療保健、 cybersecurity和製造等行业的关键组件。異常可能是詐騙、系統失敗、安全事件或其他需要立即注意的是重要事件的標誌。流的數據的體積、速度和種類對於傳統異常侦測技術來說是困難的。另一方面，大型語言模型（LLMs）最近的發展為實時異常偵測提供了新的途徑。在本文中，我們將詳細討論如何使用LLM對流的數據進行異常偵測，並提供一些示例。
異常侦測
異常是您的數據中不符合正常行為明確概念的模式。
侦測異常
這 literally 是尋找數據中與其餘數據顯著不同的點。這可能揭示罕見事件或邊界案例，這些案例與整體數據集概profile 不匹配。這些異常可以總結為三種類型：
- 表異常： 這些是點異常，基本上是表中突兀的单个单元格。
- 帶上下文的異常： 在特定情境下可能被視為異常的數據點。
- 空間異常： 一群點在一起看時似乎才算異常。
串流數據的問題
串流數據是用來描述 continuously generated 或 real-time produced 數據的術語。這些數據以 sensor data、financial transactions、social media feeds 和 network logs 的形式出現。在串流數據上進行異常检测的主要挑戰如下：
- 數據量：我們有山積的數據。
- 數據流速：快速的數據流需要實時處理串流的方法。
- 數據多樣性：數據以很多種形式和類型的到来。
- 數據真實性：確保數據準確可靠。
有許多原因使得傳統的異常檢測方法（如統計測試和機器學習模型）經常無法解決這些挑戰。那就是大型語言模型（LLMs）登場的地方。
大型語言模型
語言模型（例如 OpenAI 的 GPT-4）是经过大量文本训练的深度學習机型。這些模型可以理解並生成與人類相似的文本，使它們成為各種自然語言處理（NLP）任務的优秀工具。LLMs 在文本生成、翻譯、摘要等任務上展示出令人印象深刻的能力，甚至是程式設計。
LLM 可以用作解鎖數據中的上下文和模式的工具，這使它們成為侦測異常的绝佳選擇，因為這些算法能夠侦測到傳統方法可能忽視的微小偏差。
使用 LLM 進行異常侦測
LLM 可以用多種方式作為異常侦測器，對給定的传入事件進行處理並將其推送到某些外部系統。以下是幾種方法：
- 環境分析：LLM 通過學習特定數據點周围的環境來侦測異常，例如在金融交易流中，LLM 可以侦測異常的消費習慣。
- 模式識別：LLM 在數據中識別複雜和全面的模式。LLM 可以侦測到異常的交通模式，這可能指向網絡安全中的安全事故。
- 標記數據：邏輯模型樹的主要目標是預測兩個离散結果中的一個，通常在監督方式下進行比較，這可能需要標記數據。
- 無監督學習：LLM 也可以用於無監督的異常侦測，而無需標記數據。這在稀有異常和/或稀缺標記數據的應用中特別方便。
- 時間效率處理：由於 LLM 能夠實時處理數據，因此它們適合用於流式數據應用。它們可以即場進行處理，並持續地在數據流动中監視。
實際例子
在那一點之前，讓我們看看一些基本例子，了解我們如何實時使用大型語言模型（LLM）於不同領域中進行異常检测。
使用案例 1：金融詐騙檢測
金融機構每日處理大量的交易數據，交易宗數极其龐大（形式多樣，既有實時交易也有离線交易）。從金融角度來看，發現詐騙行為對於減少損失和維護客戶信心至關重要。此外，傳統的規則基礎系統經常無法識別更複雜的詐騙模式。
LLM 可促進交易流的實時處理。基於交易金額、地理位置和時間，這些因子也可應用於歷史購買行為。例如，如果客戶的信用卡突然在另一個國家用於購買昂貴商品，基於过去的消費記錄，這種行為會被認為異常，並可能觸發 LLM 發出的異常輸出。
使用案例 2：健康監控
不斷監控和及早發現醫療狀況在醫療保健領域扮演著關鍵角色。這些設備不斷收集數據 — 心如心率、血壓水平、活動模式。
LLM 可用於實時分析這些數據。例如，如果患者的心率異常地急劇上升，我們可以標記此異常。LLM 還可以考慮各種背景信息，如患者歷史和給定時間的活動，以進行更好的異常檢測。
使用案例 3：網絡安全
網絡安全需要積極監控和理解正常的網絡流量。網絡流量異常可能导致例如恶意軟件感染、數據泄露或服务能力攻击等问题。
我們可以利用大型語言模型（LLM）來檢查網絡日誌，尋找與通常模式不符的偏差，這些可能標誌著安全风险。例如，如果對特定服務器的網絡流量突然暴增或數據傳輸模式不尋常，LLM 可以識別這些可能的異常。該模型甚至可以考慮歷史流量模式和已知的攻擊签名，以进一步增强檢測準確性。
如何使用 LLM 實現異常檢測
數據收集
從流式源头收集數據。這可以交易日誌、感應器數據或網絡連接數據。
數據清洗
數據清洗是關鍵步驟，以便它可以適應我們在預處理中的分析。這可能包括移除噪聲、處理缺失值和標準化數據。
模型訓練
使用歷史數據訓練 LLM 來建立基線。這一步可能包括在領域數據上對已訓練的 LLM 進行額外訓練。
實時分析的部署
使用訓練好的模型來分析流式數據。該模型需要監視數據流，并在發現任何異常時提升警報。
警報和行動
如果發現異常，創建一個警報系統來警告相關機構。根據某些異常類型指定要進行的任務。
環境設定
首先，請安裝必要的庫。
pip install transformers torch
模型示例1：金融詐騙侦測
假設我們想要嘗試在金融交易異常侦測上使用 LLM。
步驟1：數據模擬
我們將傳送一系列金融交易。
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
# 示例使用
for transaction in stream_transactions():
print(transaction)步驟2：基于 LLM 的異常侦測
我們將使用預訓練的 LLM 進行此操作，並使用 Hugging Face。
from transformers import pipeline
# 作為示例，載入一個預訓練的情感分析模型
# 在真實情況下，您將為特定的異常侦測任務微調模型
model = pipeline("sentiment-analysis")
def detect_anomaly(transaction):
# 將交易轉為 LLM 可接受的文字格式
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)
# 為了簡化，將負面情感視為異常
if result[0]['label'] == 'NEGATIVE':
return True
return False
# 示例使用
for transaction in stream_transactions():
if detect_anomaly(transaction):
print(f"Anomaly detected: {transaction}")
else:
print(f"Normal transaction: {transaction}")示例2：醫療監測
我們將使用 LLM 方法來為一股醫療數據建立異常侦測模型。
步驟1：數據模擬
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
# 示例使用
for data in stream_health_data():
print(data)步驟2：基于 LLM 的異常侦測
def detect_health_anomaly(data):
# 將醫療數據轉為 LLM 可接受的文字格式
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 分析醫療數據
result = model(health_data_str)
# 為了簡化，將負面情感視為異常
if result[0]['label'] == 'NEGATIVE':
return True
return False
# 示例使用
for data in stream_health_data():
if detect_health_anomaly(data):
print(f"Anomaly detected: {data}")
else:
print(f"Normal health data: {data}")示例3：網絡安全
使用 LLM 生成網絡日志並侦測異常值。
步驟 1：數據模擬
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)步驟 2：基於 LLM 的異常檢測
def detect_network_anomaly(log):
# 將網絡日誌轉換為 LLM 可处理的字符串格式
log_str = f"IP {log['ip']} made a {log['request']} request with status {log['status']}."
# 使用 LLM 分析網絡日誌
result = model(log_str)
# 為了簡化，將負面情感視為異常
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}")這些示例顯示了大型語言模型（LLM）如何用於不同領域的流的異常檢測。在示例中，情感分析模型只是用作說明用途，儘管您可以在 LLM 上微調它以進行異常檢測任務。
LLM 的實時使用
由於您总是使用流的 API 監視數據，並使用大查找，基於模式來評估內容（統計測量），實時檢測異常可讓您立即回應潛在問題。
挑戰和考慮因素
除了 LLM 提供的異常檢測優點外，還需要留意其挑戰和限制。
- 資源： LLM 需要在訓練和實時處理上消耗大量資源。有必要確保有足夠的基础設施。
- 數據隱私： 財務交易和醫療記錄等敏感數據受限于對隱私至关重要的規則。
- 解釋性：LLM常被稱為「黑盒子」，由於其複雜性。為了信任並了解为何侦測到異常，模型的解釋性和可解釋性是重要的。
- 持續學習：串流信息是不可預測的，趨勢可能會隨著時間波動。模型的更新對於持續學習和提高侦測準確性是必要的。
未來方向
LLM於異常侦測領域仍是发展中，我們認為以下是一些尚待深入探索的新颖方向，適合未來研究與創新：
- 混合模型：將時間序列或聚類算法與LLM結合可以加強異常侦測。
- 边缘運算：作為LLM運作的一部份，您可能會將它們部署在邊緣設備上；這能使大家在來源层级進行實時侦測，因而導致更低延遲和更快反應。
- 可解釋的人工智慧：設計技術來提升LLM的解釋性，讓相關利益關係者能夠了解並接受模型做決策的基礎。
- 領域專用模型：為特定領域（金融、醫療保健或資安）微調LLM可以提升侦測準確性和相關性。
結論
異常侦測是在流的數據中跨行業常見的使用案例。然而，大型語言模型可以作為強大且全面的方法來解決這個問題。使用LLM進行情境分析與模式識別，並結合實時處理，可以顯著幫助組織快速識別異常。在我們能夠完全發揮LLM在異常偵測方面的力量之前，需要解決一些挑戰。隨著該領域技術的進步，我們可以预見實時異常侦測將有所改進。
Source:
https://dzone.com/articles/realtime-anomaly-detection-using-large-language