[网络协议]机器学习监测哪几类异常？实际生活中如何应用

机器学习最广泛的应用之一是异常监测，寻找和识别异常有助于防止欺诈、对手攻击和网络入侵，保证网络安全。

今天圣普伦将和大家聊聊，机器学习是如何监测异常的。

什么是异常？

不符合正常状态的情况，或者偏离常规标准过远的数值。比如说，数据突然狂飙或者疯狂下跌；错误报警、温度突然升高，出现很大的噪音，或者无限循环；

导致异常的原因可能是数据预处理错误，也有可能是病毒攻击、人为进行远程欺诈、入侵等等。

遇到异常，你的第一反应是想把问题揪出来，然后胖揍它一顿。最常见的是资金方面，假如你在同一天内，你的账户连续被扣款，这是不符合常规的，因为你平时不会在一天内多次消费巨款。这时，机器学习监测到行为异常后，它会判断为“欺诈”，并阻止扣款，从而保证你的财产安全。

异常的类型

机器学习工程师通常会遇到哪些异常或异常：

1、全球异常值

当一个数据点与数据集内的其他数据值有很大偏差的时候，全球异常值就出现了。换句话说，这个异常千载难逢。

比如，你的银行账户每个月收入1万元，连续很多年都在一定的范围内保持稳定。但是，突然有一天，你的账户进账1亿&

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