異常検知（いじょうけんち）

概要解説

異常検知は、データマイニングやデータ解析において用いられる手法である。期待されるパターンや他のデータと一致しないアイテム、イベント、観測結果を特定する。外れ値検知や、ときにはノベルティ検知とも呼ばれる。Varun Chandolaらは、異常を通常の動作として定義された概念に準拠しないデータパターンと定義した。検出対象となる異常は、外れ値、珍しい物、雑音、変動、例外などとも呼ばれる。1986年にはドロシー・デニングが侵入検知システムのために異常検知を提案した。なお、侵入検知における異常検知の対となる手法は悪用検出とされる。機械学習の分野では、訓練データ群の中から通常とは異なるパターンや標本を検出することを目的とする。