O que é Anomaly detection & Alerts?
A detecção de anomalias é o processo de identificação de padrões ou eventos que se desviam do que é esperado ou considerado normal em um determinado sistema ou conjunto de dados. Em outras palavras, é a tarefa de encontrar instâncias que se destacam como diferentes ou incomuns em comparação com o comportamento típico ou a linha de base.
Essa detecção pode ser aplicada a vários campos, como segurança cibernética, finanças, saúde e manufatura, para detectar comportamentos ou eventos incomuns que possam indicar atividades fraudulentas, erros ou possíveis riscos à segurança.
Alertas são notificações ou avisos gerados por um sistema ou uma pessoa para sinalizar um determinado evento ou situação. No contexto da detecção de anomalias, os alertas geralmente são acionados quando o sistema detecta uma anomalia ou um desvio do comportamento esperado.
Por exemplo, em um sistema de segurança cibernética, um algoritmo de detecção de anomalias pode monitorar o tráfego da rede e alertar a equipe de segurança quando detectar uma atividade incomum que possa indicar um possível ataque ou intrusão. Em uma fábrica, um sistema de detecção de anomalias pode monitorar o maquinário e enviar alertas à equipe de manutenção quando detectar vibrações ou temperaturas anormais que possam indicar uma possível falha no equipamento.
Qual a importância do Anomaly Detection?
A detecção de anomalias é importante por vários motivos:
- Detecção antecipada de possíveis problemas: A detecção de anomalias pode ajudar a detectar padrões ou eventos incomuns que podem indicar possíveis problemas ou questões antes que eles se transformem em problemas maiores. Com a detecção antecipada de anomalias, as organizações podem tomar medidas para resolver o problema antes que ele cause danos ou prejuízos significativos.
- Aumento da segurança: A detecção de anomalias é um componente essencial dos sistemas de segurança cibernética, pois ajuda a identificar possíveis ameaças ou ataques que, de outra forma, poderiam passar despercebidos. Ao detectar e responder a anomalias em tempo real, as organizações podem minimizar os danos causados por violações de segurança ou ataques cibernéticos.
- Maior precisão: A detecção de anomalias pode ajudar a melhorar a precisão da análise de dados, filtrando o ruído e identificando padrões significativos nos dados. Isso pode ajudar as organizações a tomar decisões mais informadas com base em dados confiáveis e precisos.
- Eficiência operacional: A detecção de anomalias pode ajudar as organizações a identificar ineficiências e áreas de melhoria em suas operações. Ao detectar anomalias nos processos de produção, por exemplo, as organizações podem identificar e resolver problemas que possam estar afetando a produtividade ou a qualidade.
- Economia de custos: A detecção de anomalias pode ajudar as organizações a economizar custos, identificando e resolvendo problemas antes que eles levem a perdas financeiras significativas. Por exemplo, um sistema de detecção de anomalias em uma instituição financeira pode ajudar a detectar atividades fraudulentas, o que pode salvar a organização de perdas financeiras e danos à reputação.
Técnicas do Anomaly Detection:
Há várias técnicas de detecção de anomalias que podem ser usadas para identificar padrões ou eventos incomuns em um conjunto de dados ou sistema. Algumas das técnicas comumente usadas incluem:
- Métodos estatísticos: Os métodos estatísticos são frequentemente usados para identificar anomalias por meio da análise das propriedades estatísticas dos dados. Esses métodos incluem técnicas como Z-score, gráficos de caixa e análise de regressão.
- Aprendizado de máquina: Os algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados para detectar anomalias em um conjunto de dados, aprendendo o comportamento normal e identificando pontos de dados que se desviam significativamente desse comportamento. Alguns dos algoritmos de aprendizado de máquina comumente usados para detecção de anomalias incluem agrupamento, vizinho mais próximo e máquinas de vetor de suporte.
- Análise de séries temporais: A análise de séries temporais é frequentemente usada para detectar anomalias em dados de séries temporais, como preços de ações ou leituras de sensores. Essas técnicas envolvem a análise das tendências e dos padrões dos dados ao longo do tempo e a identificação de desvios do comportamento esperado.
- Métodos baseados em gráficos: As técnicas de detecção de anomalias baseadas em gráficos analisam os relacionamentos e as conexões entre os pontos de dados para identificar anomalias. Essas técnicas incluem algoritmos como PageRank, coeficiente de agrupamento e centralidade de grau.
- Aprendizagem profunda: Técnicas de aprendizagem profunda, como autoencoders e redes neurais recorrentes, podem ser usadas para a detecção de anomalias, aprendendo os padrões subjacentes nos dados e identificando desvios desse padrão.
É importante observar que nenhuma técnica única é adequada para todas as situações, e a escolha da técnica depende da natureza dos dados e do problema que está sendo tratado. Uma combinação de técnicas também pode ser usada para obter os melhores resultados.
Empresas responsáveis por Anomaly Detection:
Há muitas empresas que oferecem produtos e serviços de detecção de anomalias. Alguns exemplos de empresas que oferecem soluções de detecção de anomalias incluem:
- Splunk: A Splunk é uma empresa de software que oferece uma gama de soluções para análise e gerenciamento de dados de máquina, incluindo um produto de detecção de anomalias chamado Splunk IT Service Intelligence.
- IBM: A IBM oferece várias soluções de detecção de anomalias, incluindo o IBM Watson Studio, que inclui ferramentas para detecção de anomalias em fluxos de dados e dados de séries temporais.
- Microsoft: A Microsoft oferece o Azure Anomaly Detector, um serviço de detecção de anomalias baseado em aprendizado de máquina que pode ser usado para detectar anomalias em dados de séries temporais.
- Amazon Web Services: A Amazon Web Services oferece a detecção de anomalias do Amazon CloudWatch, que pode ser usada para detectar anomalias em dados de métricas, logs e rastreamentos.
- HPE: a HPE oferece uma variedade de soluções de detecção de anomalias, incluindo a HPE Intelligent Data Platform, que usa algoritmos de aprendizado de máquina para detectar anomalias em grandes conjuntos de dados.
- Datadog: A Datadog é uma plataforma de monitoramento e análise que inclui recursos de detecção de anomalias para infraestrutura, aplicativos e registros.
Esses são apenas alguns exemplos, e há muitas outras empresas que oferecem produtos e serviços de detecção de anomalias. A escolha de uma empresa ou produto depende das necessidades e dos requisitos específicos da organização.
Fonte:
Douglas Bernardini
Cybersecurity Specialist & Cloud Computing Expert with +10 years experience in IT infrastructure.
Specialist delivering assets for development teams in Google Cloud Platform (GCP) and Amazon web services (AWS)
Hands-on cloud security enterprise architect, with experience in SIEM/SOC, IAM, cryptography, pentest, network topologies, operating systems, databases, and applications.
Experience in DevSecOps analysis to discover vulnerabilities in software, identifying CI/CD risks gaps and recommending secure-coding process (S-SDLC).