Die Anomalieerkennung besteht in der Identifikation ungewöhnlicher Muster oder Verhaltensweisen in Daten, die vom Erwarteten abweichen. Solche Abweichungen können kritische Ereignisse wie Betrug, Systemausfälle oder Sicherheitsverletzungen signalisieren. Die Anomalieerkennung wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Finanzen, Cybersicherheit, Industrie und Gesundheitswesen, mit dem Ziel, proaktiv auf Unregelmäßigkeiten zu reagieren.

Mit der zunehmenden Digitalisierung der Systeme in den letzten Jahren werden große Datenmengen erzeugt und gespeichert. Dazu gehören Zeitreihen von Sensoren, textuelle Protokolle von Anwendungen und Systemen sowie hochdimensionale Eingaben wie Bilder oder Videos. Die zunehmende Verfügbarkeit dieser Daten schafft bedeutende Chancen für die Anomalieerkennung. Dennoch sind als Anomalien gekennzeichnete Daten weiterhin selten, da sie naturgemäß rar, domänenspezifisch und zeitaufwendig zu identifizieren sind. Daher ist die Wirksamkeit traditioneller Supervised-Learning-Ansätze begrenzt, was die Notwendigkeit alternativer Lösungen unterstreicht. Zudem wachsen mit der zunehmenden Automatisierung und Integration dieser Systeme in Entscheidungsprozesse auch die Bedenken hinsichtlich Voreingenommenheit, Transparenz und Verantwortlichkeit.

Die Entwicklung effektiver Systeme zur Anomalieerkennung stellt verschiedene Herausforderungen dar. Wie bereits erwähnt, sind Anomalien typischerweise selten, schlecht definiert und können sich im Laufe der Zeit verändern, was zu einem Mangel an gekennzeichneten Beispielen für das Training von Modellen führt. In vielen Fällen machen als Anomalien gekennzeichnete Datensätze weniger als 1 % der Daten aus, was zu einem starken Klassenungleichgewicht führt. Infolgedessen haben traditionelle Supervised-Learning-Methoden Schwierigkeiten, zu generalisieren, mit einem erhöhten Risiko von Overfitting aufgrund der begrenzten Anzahl an Anomaliebeispielen.

Historisch begann die Anomalieerkennung mit regelbasierten Systemen und statistischen Schwellenwerten. Heute sind Machine-Learning-Ansätze am weitesten verbreitet.

Supervised Learning-Methoden wie Entscheidungsbäume oder neuronale Netze erfordern klassifizierte Daten mit normalen und anomalen Einträgen. Die klassifizierten Daten werden verwendet, um das Modell zu trainieren, sodass es die zugrunde liegenden Muster lernt und diese dann auf neue Daten anwendet, wie im folgenden Diagramm dargestellt.

Unsupervised Learning-Methoden hingegen konzentrieren sich darauf, normale Verhaltensmuster zu lernen und alle Beobachtungen, die signifikant davon abweichen, als potenzielle Anomalien zu kennzeichnen, wie im folgenden Diagramm dargestellt. Im Gegensatz zu Supervised-Learning-Ansätzen benötigen sie keine klassifizierten Daten, da das Modell Muster aus den Trainingsdaten lernt und diese zur Erkennung von Anomalien in neuen Daten anwendet. Techniken wie Isolation Forest, One-Class SVM und Clustering-Algorithmen werden häufig verwendet. Diese Methoden haben jedoch Schwierigkeiten, tatsächlich anomales Verhalten zu erkennen, insbesondere in komplexen oder verrauschten Datensätzen, bei denen hohe Variabilität und Zufälligkeit die Definition eines normalen Verhaltens erschweren. Die Aufgabe wird noch komplexer, wenn die Arten und Muster von Anomalien im Voraus unbekannt sind, sodass das System Anomalien ohne vorherige Beispiele identifizieren muss.

Semi-Supervised Learning-Methoden integrieren Aspekte von Supervised und Unsupervised Learning, indem sie eine kleine Menge gekennzeichneter Anomaliedaten zusammen mit einer größeren Menge nicht klassifizierter Daten nutzen. Es gibt verschiedene Techniken für Semi-Supervised Learning, von denen zwei im Folgenden näher beschrieben werden:

1.Self-Training
Self-Training ist eine der einfachsten Techniken des Semi-Supervised Learning. Es beginnt mit einem kleinen Satz klassifizierter Daten, der zum Training eines Anfangsmodells verwendet wird. Das Modell erstellt dann Vorhersagen für die nicht klassifizierten Daten und fügt diejenigen mit hoher Vorhersagesicherheit dem klassifizierten Trainingssatz hinzu. Das Modell wird mit dem erweiterten Trainingssatz erneut trainiert, und dieser Prozess wird iterativ für eine vordefinierte Anzahl von N Zyklen wiederholt, bis keine weiteren Vorhersagen mit hoher Sicherheit möglich sind oder alle Datensätze klassifiziert wurden.
Diese Methode kann effektiv sein, wenn die anfänglichen Vorhersagen des Modells präzise sind. Ist das Modell jedoch zu selbstsicher bei falschen Vorhersagen, können sich diese Fehler ausbreiten und die Modellleistung im Laufe der Zeit verschlechtern. Das folgende Diagramm zeigt ein typisches Beispiel für den Self-Training-Prozess. Der erste Teil zeigt das Anfangstraining mit einem kleinen Satz klassifizierter Daten, während der zweite Teil die Hinzufügung von Vorhersagen mit hoher Sicherheit darstellt, was zu einem erweiterten Trainingssatz für die nächste Iteration führt.

2.Co-Training
Co-Training ist eine Semi-Supervised-Learning-Technik, die mehrere Perspektiven derselben Daten nutzt. Es werden Datensätze mit komplementären Attributen verwendet, die jeweils unterschiedliche und unabhängige Informationen zur vorherzusagenden Variable enthalten.
Die Methode beginnt mit einem kleinen Satz klassifizierter Daten, wie beim Self-Training, und einem größeren Satz nicht klassifizierter Daten. Die Daten werden dann basierend auf den Variablen in zwei Gruppen mit unterschiedlichen, aber komplementären Informationen aufgeteilt. Anschließend werden zwei separate Modelle mit diesen Attributgruppen trainiert. In jeder Iteration machen beide Modelle Vorhersagen für die nicht klassifizierten Daten. Vorhersagen mit hoher Sicherheit eines Modells werden dem klassifizierten Satz des anderen hinzugefügt, was eine Kreuzklassifizierungsstrategie ermöglicht, bei der sich beide Modelle iterativ verbessern, indem sie die sicheren Vorhersagen des jeweils anderen nutzen. Dieser Prozess wird über N Iterationen fortgesetzt, bis keine weiteren sicheren Vorhersagen möglich sind oder alle Daten klassifiziert wurden, wie im folgenden Diagramm dargestellt. Co-Training ist besonders effektiv, wenn jede Attributgruppe ausreichende und unabhängige Informationen für die Klassifikation liefert, wie z. B. der Text von Webseiten und deren Hyperlinks.

Zur Unterstützung dieser Methoden werden häufig zusätzliche Techniken eingesetzt, insbesondere in Szenarien mit wenigen und nicht gekennzeichneten Anomalien:

• Resampling-Techniken wie SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) helfen, das Klassenungleichgewicht bei Supervised-Learning-Methoden zu bewältigen, z. B. wenn Anomalien zwar gekennzeichnet, aber unterrepräsentiert sind.
• Techniken zur synthetischen Anomalieerzeugung, wie Generative Adversarial Networks (GANs) oder simulationsbasierte Methoden, können verwendet werden, um realistische Anomalien zu erzeugen. Diese sind nützlich, um Trainingsdaten zu erweitern oder Modelle in Szenarien mit seltenen Ereignissen zu testen, wodurch Training oder Bewertung bei geringer Datenverfügbarkeit ermöglicht wird.

Obwohl diese Techniken die Robustheit von Anomalieerkennungsmodellen erhöhen, ist es wichtig zu erkennen, dass solche Systeme häufig in sensiblen Bereichen wie Finanzen, Gesundheit und Sicherheit eingesetzt werden. Dies wirft verschiedene Bedenken auf, wie die Interpretierbarkeit, die im maschinellen Lernen eine entscheidende Rolle spielt. Obwohl komplexe Modelle eine hohe Leistung bieten können, kann ihre „Black-Box“-Natur die Erklärung der Ergebnisse erschweren. Um dieses Problem zu mindern, werden Werkzeuge wie SHAP (SHapley Additive exPlanations) und LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) häufig verwendet, um zu zeigen, wie die Modelle ihre Entscheidungen treffen. Weitere Aspekte müssen ebenfalls berücksichtigt werden, wie Verzerrungen in den Trainingsdaten, mangelnde Transparenz und Datenschutzfragen, die zu unfairen oder schädlichen Ergebnissen führen können. Eine verantwortungsvolle Nutzung erfordert eine sorgfältige Modellgestaltung, strenge Validierung und kontinuierliche Überwachung.

Mit Blick auf die Zukunft gewinnt die Anomalieerkennung zunehmend an Bedeutung, wobei der Schwerpunkt immer stärker auf Echtzeiterkennung, Interpretierbarkeit und domänenübergreifender Anpassung liegt. In vielen Kontexten, wie Sicherheit oder vorausschauender Wartung, ist es entscheidend, Anomalien in dem Moment zu erkennen, in dem sie auftreten. Daher entstehen neue Lösungen mit starkem Fokus auf Echtzeitfähigkeiten. Parallel dazu wird die Interpretierbarkeit immer wichtiger, insbesondere in sensiblen oder regulierten Bereichen, in denen es unerlässlich ist, die Faktoren oder Variablen zu verstehen, die am stärksten zu den Anomalien beitragen. Dieses Wissen hilft Entscheidungsträgern nicht nur, den Ergebnissen der Erkennung zu vertrauen, sondern auch gezielt Maßnahmen zu ergreifen, um die zugrunde liegenden Probleme zu lösen. Gleichzeitig wächst das Interesse an Transfer Learning, einer Technik, bei der ein Modell, das für eine Aufgabe oder einen Datensatz trainiert wurde, für eine andere, aber verwandte Aufgabe angepasst wird. Im Kontext der Anomalieerkennung ermöglicht dies einem Modell, Muster in einer Domäne mit vielen klassifizierten Daten zu erlernen und dieses Wissen auf eine neue Domäne anzuwenden, in der klassifizierte Anomalien rar sind. Durch die Übertragung zuvor gelernter Merkmale kann das Modell die Erkennungsleistung in neuen Umgebungen verbessern und den Bedarf an umfangreicher manueller Kennzeichnung verringern.

In Zukunft wird der Fokus darauf liegen, schnellere, transparentere und adaptivere Systeme zu entwickeln, die in der Lage sind, mit multivariaten Daten umzugehen, in Echtzeit zu reagieren und ihre Entscheidungen zu begründen.