Der Begriff „musterbasierte Anomalieerkennung“ ist vor allem in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Cyberkriminalität und Cybersecurity zuhause. Dabei geht es darum, ungewöhnliche oder verdächtige Vorgänge automatisch in großen Datenmengen zu entdecken.
Normalerweise verlaufen viele Prozesse, wie zum Beispiel Netzwerkverbindungen im Büro oder Produktionsschritte in einer Fabrik, immer nach ähnlichen Mustern. Die musterbasierte Anomalieerkennung nutzt Künstliche Intelligenz oder Software, um diese „Normalität“ zuerst zu lernen. Anschließend untersucht sie ständig neue Daten und schlägt Alarm, sobald etwas Ungewöhnliches passiert – zum Beispiel, wenn plötzlich ein Computer viel größere Datenmengen ins Ausland schickt als sonst. So kann schnell erkannt werden, ob ein Hackerangriff oder ein technischer Fehler vorliegt.
Ein anschauliches Beispiel: In einer Fabrik analysiert ein System hundert Maschinen und kennt ihre üblichen Strom-Verbrauchsmuster. Wenn eine Maschine plötzlich nachts anspringt, obwohl sie eigentlich aus sein sollte, wird das sofort erkannt. So können Schäden oder Angriffe verhindert und Prozesse optimiert werden.
Musterbasierte Anomalieerkennung hilft Unternehmen also, Risiken zu minimieren und ihre Abläufe sicherer und effizienter zu gestalten.
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