Anomali tespiti (anomaly detection), bir veri setindeki normal kalıplardan sapma gösteren olağandışı durumların otomatik olarak tanımlanması sürecidir. Bu sapmalar; arıza, siber saldırı, veri hatası veya beklenmeyen bir davranış anlamına gelebilir.
IoT sistemlerinde anomali tespiti, cihazlardan gelen verilerin gerçek zamanlı olarak analiz edilmesiyle çalışır. Sistem, normal operasyon davranışlarını öğrenir ve bu sınırların dışına çıkan bir durum tespit ettiğinde uyarı üretir. Böylece, sorunlar büyümeden önce fark edilir.
Anomali Tespiti Nasıl Çalışır?
Anomali tespiti, istatistiksel yöntemler, makine öğrenimi algoritmaları veya derin öğrenme modelleriyle gerçekleştirilir. Süreç genellikle şu adımlardan oluşur:
- Veri Toplama: Sensörler veya IoT cihazları sürekli veri üretir (örneğin sıcaklık, titreşim, akım).
- Model Eğitimi: Sistem, geçmiş verilerden “normal” davranışları öğrenir.
- Gerçek Zamanlı İzleme: Yeni gelen veriler, modelle karşılaştırılır.
- Uyarı Üretimi: Belirlenen eşik değerlerin dışına çıkıldığında sistem alarm verir veya otomatik aksiyon alır.
Örneğin, bir üretim hattında motor titreşimi aniden normalden yüksek seviyeye çıkarsa, anomali tespiti sistemi bunu potansiyel arıza olarak algılar ve bakım ekibini uyarır.
Anomali Tespitinin Avantajları ve Kullanım Alanları
- Erken uyarı: Arızalar veya saldırılar gerçekleşmeden önce fark edilir.
- Operasyonel güvenlik: Kritik sistemlerde riskler minimize edilir.
- Verimlilik: Gereksiz duruşlar ve üretim kayıpları önlenir.
- Uyarlanabilirlik: Sistem, yeni veriler geldikçe kendini günceller.
Anomali tespiti; endüstriyel IoT, siber güvenlik, enerji yönetimi, finansal işlemler, sağlık teknolojileri ve akıllı şehir altyapıları gibi sürekli veri üreten ortamlarda yaygın olarak kullanılır.
Kısacası, anomali tespiti, “olağan dışı olanı” olağan hızda fark etme sanatıdır — sistemler sessizce izler, veriler konuşur, riskler kaybolmadan yakalanır.
