Alertes et détection des anomalies ?
La détection des anomalies est l'examen de points de données spécifiques et la détection des occurrences rares qui semblent suspectes parce qu'elles sont différentes du modèle établi de comportements. La détection des anomalies n'est pas une nouveauté, mais l'augmentation du volume de données rend le suivi manuel impossible.
Pourquoi la détection des anomalies est-elle importante ?
La détection des anomalies est particulièrement importante dans des secteurs tels que la finance, le commerce de détail et la cybersécurité, mais toute entreprise devrait envisager une solution de détection des anomalies. Elle fournit un moyen automatisé de détecter les valeurs aberrantes nuisibles et protège vos données. Par exemple, le secteur bancaire est un secteur qui bénéficie de la détection des anomalies. En l'utilisant, les banques peuvent identifier les activités frauduleuses et les modèles incohérents et protéger les données.
Les données sont l'épine dorsale pour votre entreprise et les compromettre pourra mettre en péril votre activité. Sans détection des anomalies, vous risquez de perdre des revenus et le capital de marque que vous avez mis des années à cultiver. Votre entreprise est confrontée à des failles de sécurité et à la perte d'informations clients sensibles. Si cela se produit, vous risquez de perdre la confiance de vos clients, ce qui pourrait être irrémédiable.
Quelle est l'histoire de la détection des anomalies ?
Les organisations avaient l'habitude d'examiner manuellement les points de données, à la recherche d'indices et d'informations sur les performances de leurs systèmes. Cette méthode ne permettait pas toujours de découvrir les causes profondes. Une organisation a pu remarquer un changement de comportement, mais n'a pas pu en découvrir les causes profondes. Dans de telles situations, le problème persiste et les données sont en danger. Aujourd'hui, la détection des anomalies s'appuie davantage sur le machine learning (ML). Le machine learning permet d'identifier ces valeurs aberrantes difficiles à repérer, de les atténuer et de protéger votre système.
Quelle orientation future prendra la détection des anomalies ?
La prédictibilité est la prochaine étape de la détection des anomalies. Avec la prédictibilité, vous pouvez trouver les valeurs aberrantes au niveau de la machine. Les trouver permet de prévenir les dommages à votre système avant qu'ils ne se produisent. Par exemple, un hôpital qui ne sait pas à quoi ressemblera une attaque peut bénéficier de la prévisibilité. Grâce à la prévisibilité, l'hôpital peut rédiger des règles pour prévenir l'attaque, protéger les données sensibles et son environnement.
Quels sont les avantages de la détection des anomalies ?
La détection des anomalies présente plusieurs avantages. Tout d'abord, vous pouvez localiser et traiter un problème avant qu'il n'atteigne d'autres parties de votre système. Cela permet de réaliser des économies, car vous ne traitez qu'une seule zone au lieu de l'ensemble du système. Le service client entre en jeu avec la détection des anomalies. Lorsque votre système est compromis, il y a de fortes chances que vos clients internes et externes en paient le prix fort. Grâce à la détection des anomalies, vous pouvez minimiser cette menace et, plus important encore, maintenir la confiance de tous vos clients.
Quels sont les défis de la détection des anomalies ?
La mise à l'échelle est le défi le plus courant que les clients rencontrent lorsqu'ils déploient une stratégie de détection des anomalies. La plupart des clients n'utilisent pas actuellement cette technologie et la mise à l'échelle de vos opérations pour la prendre en charge peut être difficile. Il est difficile d'établir des seuils de données appropriés. Cela permet de s'assurer que l'intégrité de vos efforts n'est pas compromise une fois votre solution déployée.
Qui utilise la détection d'anomalies ?
Les administrateurs de plateforme et de sécurité, les développeurs d'applications et les ingénieurs de fiabilité des sites sont les plus susceptibles d'utiliser la détection des anomalies.
À quoi sert la détection des anomalies ?
La détection des anomalies identifie les activités suspectes qui sortent de vos schémas de comportement normaux établis. Une solution protège votre système en temps réel contre les instances qui pourraient entraîner des pertes financières importantes, des violations de données et d'autres événements nuisibles.
Comment créer une stratégie de détection des anomalies ?
Une stratégie de détection des anomalies commence par l'identification des indicateurs clés de performance (KPI). Ceux-ci sont généralement liés au problème commercial que vous cherchez à résoudre. Vous devrez également comprendre les caractéristiques de vos données. Comment entrent-elles dans votre réseau ? Sont-elles continues ou discontinues ? Quels sont les points de données que vous suivez ? La réponse à ces questions permet de sculpter votre stratégie, car les données jouent un rôle majeur dans ce processus. Ensuite, créez un budget et fixez des objectifs. Enfin, assurez-vous que chaque membre de votre équipe comprend les objectifs et le rôle qu'il joue pour les atteindre.
Que proposent les solutions AWS pour la détection des anomalies ?
AWS propose un large portefeuille de solutions de détection des anomalies, notamment AWS Panorama, Amazon CloudWatch, Amazon DevOps et Amazon OpenSearch, etc..
Les diagrammes ci-dessous donnent un aperçu de certaines des architectures Panorama et Kinesis.
Comment fonctionne la détection des anomalies avec AWS ?
Cela dépend sur le besoin spécifique. AWS propose plusieurs solutions, notamment :
- Amazon Sagemaker : Sagemaker est une plateforme cloud d'apprentissage automatique. Il peut être utilisé pour générer des prédictions et suivre les comportements sans écrire de code.
- Amazon Kinesis : Kinesis est utilisé pour l'ingestion de données et dispose d'une fonction qui attache des scores à chaque anomalie détectée. Kinesis est un outil géré qui permet d'identifier facilement une anomalie et de réagir en temps réel.
Comment les autres clients mettent-ils en œuvre la détection des anomalies ?
Les clients d'Amazon apprécient de pouvoir personnaliser nos outils pour répondre à leurs besoins. L'isolement est un facteur clé dans leurs activités et la détection des anomalies leur permet de le faire. Les solutions Amazon comportent un élément prédictif, ce qui est important car les clients veulent comprendre comment l'anomalie s'est produite. Cela permet de créer des solutions qui prédisent les occurrences futures et protègent leurs systèmes.
Les clients qui ont vu les avantages des solutions de détection d'anomalies d'Amazon comprennent Autodesk, FOX, Zynga et NextDoor.
Pour en savoir plus, rendez-vous surhttps://aws.amazon.com/kinesis/data-analytics/customers/
