Поведінкова аналітика: виявлення аномалій для прийняття кращих рішень

У сучасному, насиченому даними середовищі, організації постійно шукають інноваційні шляхи для отримання конкурентної переваги, посилення безпеки та підвищення операційної ефективності. Поведінкова аналітика стала потужним інструментом для досягнення цих цілей, особливо у сфері виявлення аномалій. У цій статті ми розглянемо концепцію поведінкової аналітики, заглибимося в її застосування для ідентифікації аномалій та обговоримо переваги, які вона пропонує організаціям у всьому світі.

Що таке поведінкова аналітика?

Поведінкова аналітика включає збір, аналіз та інтерпретацію даних, пов'язаних з діями та взаємодіями сутностей, таких як користувачі, клієнти, пристрої чи системи. На відміну від традиційної аналітики, яка зосереджується на статичних точках даних, поведінкова аналітика вивчає патерни та тенденції в часі, забезпечуючи динамічне розуміння поведінки сутностей. Цей підхід дозволяє організаціям виявляти відхилення від очікуваної поведінки, що може вказувати на потенційні ризики, можливості або неефективність.

За своєю суттю, поведінкова аналітика має на меті відповісти на такі питання, як:

• Якою є типова поведінка користувача, клієнта чи системи?
• Чи існують незвичні патерни або відхилення від норми?
• Які потенційні причини цих аномалій?
• Які дії слід вжити для усунення цих аномалій?

Поведінкова аналітика спирається на різні техніки, зокрема:

• Машинне навчання (МН): Алгоритми, які навчаються на даних та ідентифікують патерни без явного програмування.
• Статистичний аналіз: Методи для виявлення значних відхилень від статистичних норм.
• Data Mining (добування даних): Техніки для виявлення прихованих патернів та зв'язків у великих наборах даних.
• Аналіз часових рядів: Аналіз точок даних, зібраних з часом, для виявлення тенденцій та аномалій.

Виявлення аномалій: ідентифікація неочікуваного

Виявлення аномалій, також відоме як виявлення викидів, — це процес ідентифікації точок даних або патернів, які значно відхиляються від очікуваної норми. У контексті поведінкової аналітики, виявлення аномалій зосереджується на ідентифікації незвичної поведінки, яка може вказувати на шахрайство, порушення безпеки, збої в системі або інші критичні проблеми. Здатність ефективно виявляти аномалії є вирішальною для організацій, щоб зменшити ризики, покращити стан безпеки та оптимізувати операції.

Існує кілька підходів до виявлення аномалій, зокрема:

• Статистичні методи: Ці методи покладаються на статистичні моделі для ідентифікації точок даних, що виходять за межі очікуваного розподілу. Наприклад, Z-оцінка може використовуватися для ідентифікації точок даних, які знаходяться на певній кількості стандартних відхилень від середнього значення.
• Методи машинного навчання: Ці методи використовують алгоритми для вивчення нормальної поведінки системи або сутності та виявлення відхилень від цієї норми. Поширені алгоритми машинного навчання, що використовуються для виявлення аномалій, включають:
  • Кластеризація: Групування схожих точок даних разом та ідентифікація викидів як тих, що не належать до жодного кластера.
  • Класифікація: Навчання моделі для класифікації точок даних як нормальних або аномальних.
  • Регресія: Прогнозування майбутніх значень на основі минулих даних та ідентифікація аномалій як тих, що значно відхиляються від прогнозованих значень.
  • One-Class SVM: Тип методу опорних векторів, який вивчає межу нормальних даних та ідентифікує викиди як ті, що виходять за цю межу.
• Методи на основі правил: Ці методи спираються на попередньо визначені правила для ідентифікації аномалій. Наприклад, правило може вказувати, що користувач не повинен отримувати доступ до певної системи поза звичайним робочим часом.

Застосування поведінкової аналітики для виявлення аномалій

Поведінкова аналітика з можливостями виявлення аномалій має широкий спектр застосувань у різних галузях та секторах. Ось кілька яскравих прикладів:

1. Кібербезпека

Кібербезпека, мабуть, є одним із найважливіших застосувань поведінкової аналітики. Відстежуючи активність користувачів, мережевий трафік та системні журнали, організації можуть виявляти аномальну поведінку, яка може вказувати на порушення безпеки. Приклади включають:

• Внутрішні загрози: Виявлення співробітників, які отримують доступ до конфіденційних даних без дозволу або демонструють незвичайні патерни активності. Наприклад, співробітник, який раптово завантажує великі обсяги даних пізно вночі, може бути позначений як підозрілий.
• Скомпрометовані облікові записи: Ідентифікація облікових записів, які були скомпрометовані хакерами. Це може включати виявлення входів з незвичайних місць, доступ до ресурсів, до яких користувач зазвичай не звертається, або спроби підвищення привілеїв.
• Виявлення шкідливого ПЗ: Ідентифікація заражень шкідливим програмним забезпеченням шляхом моніторингу мережевого трафіку та поведінки системи. Наприклад, раптове збільшення вихідного мережевого трафіку з певного пристрою може вказувати на зараження шкідливим ПЗ.
• Виявлення DDoS-атак: Розпізнавання атак типу «розподілена відмова в обслуговуванні» (DDoS) шляхом аналізу патернів мережевого трафіку та виявлення незвичайних стрибків обсягу трафіку.

Приклад: Фінансова установа використовує поведінкову аналітику для моніторингу входів користувачів та патернів транзакцій. Система виявляє незвичайний вхід із закордонної країни, за яким слідує великий переказ коштів. Це викликає сповіщення, і банк може швидко розслідувати та запобігти шахрайській транзакції.

2. Виявлення шахрайства

Поведінкова аналітика також широко використовується у виявленні шахрайства для ідентифікації шахрайських транзакцій, страхових вимог або інших видів шахрайської діяльності. Приклади включають:

• Шахрайство з кредитними картками: Виявлення шахрайських транзакцій з кредитними картками шляхом аналізу моделей витрат та ідентифікації незвичайних покупок. Наприклад, раптова серія покупок у різних країнах може бути позначена як шахрайська.
• Страхове шахрайство: Ідентифікація шахрайських страхових вимог шляхом аналізу патернів вимог та виявлення невідповідностей або підозрілих ознак.
• Захоплення облікового запису: Виявлення спроб захоплення облікового запису шляхом аналізу поведінки користувача та ідентифікації незвичайних патернів входу або транзакційної активності.

Приклад: Компанія електронної комерції використовує поведінкову аналітику для моніторингу моделей покупок клієнтів. Система виявляє незвичайне замовлення від нового клієнта з адресою доставки, яка збігається з відомою шахрайською мережею. Це викликає сповіщення, і компанія може скасувати замовлення до його відправлення.

3. Охорона здоров'я

В галузі охорони здоров'я поведінкову аналітику можна використовувати для покращення догляду за пацієнтами, зниження витрат та запобігання шахрайству. Приклади включають:

• Моніторинг пацієнтів: Моніторинг життєвих показників пацієнтів та виявлення аномалій, які можуть вказувати на проблеми зі здоров'ям. Наприклад, раптове падіння артеріального тиску або стрибок частоти серцевих скорочень можуть викликати сповіщення для медичного персоналу.
• Незаконне перенаправлення ліків: Виявлення незаконного перенаправлення ліків шляхом моніторингу моделей виписування рецептів та ідентифікації незвичайних моделей видачі.
• Шахрайські вимоги: Ідентифікація шахрайських страхових вимог шляхом аналізу моделей виставлення рахунків та виявлення невідповідностей або підозрілих ознак.

Приклад: Лікарня використовує поведінкову аналітику для моніторингу життєвих показників пацієнтів у відділенні інтенсивної терапії. Система виявляє незвичайне падіння рівня насичення киснем у пацієнта. Це викликає сповіщення, і медичний персонал може швидко втрутитися та запобігти серйозному ускладненню.

4. Виробництво

У виробничій галузі поведінкову аналітику можна використовувати для підвищення ефективності виробництва, скорочення часу простою та запобігання збоям обладнання. Приклади включають:

• Прогнозне технічне обслуговування: Прогнозування збоїв обладнання шляхом моніторингу даних з датчиків та виявлення аномалій, які можуть вказувати на проблему.
• Оптимізація процесів: Оптимізація виробничих процесів шляхом аналізу даних з датчиків та інших джерел та виявлення областей для покращення.
• Контроль якості: Виявлення дефектів у виготовленій продукції шляхом аналізу даних з датчиків та інших джерел та виявлення аномалій, які можуть вказувати на проблему.

Приклад: Виробничий завод використовує поведінкову аналітику для моніторингу продуктивності свого обладнання. Система виявляє незвичайну вібрацію в певній машині. Це викликає сповіщення, і персонал з технічного обслуговування може оглянути машину та усунути незначну проблему до того, як вона призведе до серйозної поломки.

5. Фінанси та банківська справа

Фінансові установи використовують поведінкову аналітику для безлічі цілей, від запобігання шахрайству до дотримання нормативних вимог. Це включає:

• Протидія відмиванню грошей (AML): Моніторинг транзакцій для виявлення патернів, які можуть вказувати на діяльність з відмивання грошей.
• Управління ризиками: Оцінка ризику шляхом аналізу поведінки клієнтів та виявлення патернів, які можуть вказувати на фінансову нестабільність.
• Персоналізоване обслуговування клієнтів: Надання персоналізованого обслуговування клієнтів шляхом аналізу поведінки клієнтів та виявлення їхніх потреб і вподобань.

Приклад: Банк впроваджує систему поведінкової аналітики для моніторингу активності на рахунках клієнтів. Система виявляє серію незвичайних транзакцій з рахунку, який був неактивним протягом кількох місяців. Це викликає сповіщення, і банк може зв'язатися з клієнтом та перевірити транзакції до їх обробки, запобігаючи потенційному шахрайству.

Переваги поведінкової аналітики для виявлення аномалій

Впровадження поведінкової аналітики для виявлення аномалій пропонує організаціям численні переваги, зокрема:

• Покращена безпека: Проактивно виявляйте та реагуйте на загрози безпеці, зменшуючи ризик витоку даних та кібератак.
• Зменшення шахрайства: Виявляйте та запобігайте шахрайським транзакціям, страховим вимогам та іншим видам шахрайської діяльності.
• Підвищена операційна ефективність: Оптимізуйте процеси та скорочуйте час простою, виявляючи та усуваючи неефективність.
• Краще прийняття рішень: Отримуйте глибші уявлення про поведінку клієнтів та приймайте більш обґрунтовані рішення.
• Підвищена задоволеність клієнтів: Надавайте персоналізований досвід та покращуйте обслуговування клієнтів, розуміючи їхні потреби та вподобання.
• Економія коштів: Зменшуйте витрати, пов'язані з шахрайством, порушеннями безпеки та операційною неефективністю.
• Конкурентна перевага: Отримайте конкурентну перевагу, використовуючи дані для покращення продуктів, послуг та процесів.

Виклики та міркування

Хоча поведінкова аналітика пропонує значні переваги, організації також повинні бути обізнані про виклики та міркування, пов'язані з її впровадженням:

• Якість даних: Точність та надійність поведінкової аналітики залежать від якості використовуваних даних. Організації повинні забезпечити, щоб їхні дані були точними, повними та послідовними.
• Проблеми конфіденційності: Поведінкова аналітика передбачає збір та аналіз даних про осіб, що викликає занепокоєння щодо конфіденційності. Організації повинні дотримуватися правил конфіденційності та забезпечувати прозорість у використанні даних. Необхідно враховувати GDPR (Загальний регламент про захист даних) в Європі, CCPA (Каліфорнійський закон про захист прав споживачів) у США та подібні регуляції у всьому світі.
• Упередженість: Алгоритми машинного навчання можуть бути упередженими, якщо вони навчаються на упереджених даних. Організації повинні усвідомлювати потенційну упередженість та вживати заходів для її зменшення.
• Складність: Впровадження та управління системами поведінкової аналітики може бути складним. Організації повинні мати необхідні знання та ресурси.
• Масштабованість: Системи поведінкової аналітики повинні мати можливість масштабуватися для обробки великих обсягів даних.
• Пояснюваність: Розуміння того, чому алгоритм машинного навчання прийняв певне рішення, може бути складним. Організації повинні мати можливість пояснювати рішення, прийняті їхніми системами поведінкової аналітики. Це особливо важливо в регульованих галузях.

Найкращі практики для впровадження поведінкової аналітики

Для успішного впровадження поведінкової аналітики для виявлення аномалій, організації повинні дотримуватися таких найкращих практик:

• Визначте чіткі цілі: Чітко визначте цілі та завдання проєкту поведінкової аналітики. Які конкретні проблеми ви намагаєтеся вирішити? Які метрики ви будете використовувати для вимірювання успіху?
• Збирайте високоякісні дані: Переконайтеся, що у вас є доступ до високоякісних даних з відповідних джерел. Очищуйте та попередньо обробляйте дані для усунення помилок та невідповідностей.
• Вибирайте правильні інструменти та технології: Виберіть відповідні інструменти та технології для ваших конкретних потреб. Враховуйте такі фактори, як обсяг даних, швидкість даних та складність аналізу.
• Створіть сильну команду: Зберіть команду експертів з необхідними навичками та досвідом у галузі науки про дані, машинного навчання та кібербезпеки.
• Розробіть надійну модель виявлення аномалій: Розробіть надійну модель виявлення аномалій, адаптовану до ваших конкретних потреб. Використовуйте різноманітні техніки, такі як статистичні методи, алгоритми машинного навчання та методи на основі правил.
• Постійно моніторте та вдосконалюйте: Постійно моніторте продуктивність моделі виявлення аномалій та вносьте корективи за потреби. Регулярно перенавчайте модель з новими даними, щоб забезпечити її точність та ефективність.
• Вирішуйте проблеми конфіденційності: Будьте прозорими щодо того, як ви збираєте та використовуєте дані. Отримуйте згоду від осіб, де це необхідно. Дотримуйтесь усіх відповідних правил конфіденційності.
• Зосередьтеся на пояснюваності: Намагайтеся зрозуміти, чому ваша модель виявлення аномалій приймає ті чи інші рішення. Використовуйте такі техніки, як аналіз важливості ознак, для визначення факторів, що впливають на прогнози моделі.

Майбутнє поведінкової аналітики

Сфера поведінкової аналітики постійно розвивається, постійно з'являються нові технології та техніки. Деякі з ключових тенденцій, що формують майбутнє поведінкової аналітики, включають:

• Штучний інтелект (ШІ): Зростаюче використання ШІ для автоматизації та вдосконалення процесів поведінкової аналітики.
• Аналітика в реальному часі: Здатність аналізувати дані в реальному часі та виявляти аномалії в міру їх виникнення.
• Граничні обчислення (Edge Computing): Обробка даних на краю мережі, ближче до джерела даних.
• Хмарні обчислення: Використання хмарних обчислень для зберігання та обробки великих обсягів даних.
• Підвищена увага до конфіденційності: Зростаюче занепокоєння щодо конфіденційності даних та потреба в техніках поведінкової аналітики, що краще зберігають конфіденційність.

Висновок

Поведінкова аналітика є потужним інструментом для виявлення аномалій, який може допомогти організаціям покращити безпеку, зменшити шахрайство, підвищити операційну ефективність та приймати кращі рішення. Розуміючи принципи поведінкової аналітики, техніки, що використовуються для виявлення аномалій, та найкращі практики для впровадження, організації можуть розкрити повний потенціал цієї технології та отримати конкурентну перевагу в сучасному світі, керованому даними. Оскільки технології продовжують розвиватися, поведінкова аналітика стане ще важливішою для організацій, які прагнуть залишатися на крок попереду та захищати свої активи та клієнтів у всьому світі.