關於異常檢測的一些介紹
三種概念：
異常檢測：有一個和正常樣本不同的感興趣的點，比如網路攻擊。
去噪：對資料的干擾，去除不想要的資料。
新奇檢測：資料中的新模式，比如說一個團體中出現的新的主題。
一個基本的想法：表示出正常樣本的樣子，不符合這個規律的就是異常。
存在挑戰：
- 完全表示正常樣本困難
- 異常偽裝為正常的樣子
- 正常樣本的進化，可能變異常
- 不同領域對異常定義不同
- 資料標籤獲取難
- 噪聲和異常難分
異常分類：
- 點異常：相對於其他點異常
- 上下文異常：時間、空間（經緯度），某一時間點某一位置出現的一個行為可能是正常的，但是下一時間點或者位置出現則可能是異常。
- 集體異常：一段資料出現異常，資料本身無異常，他們集體出現就是異常。
突然出現的一段–集體異常
突然出現的一個–上下文異常
單個異常和集體異常可能轉換為上下文異常。
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