이상 탐지 핵심 이론 (2/3)

* 이상 탐지를 활용하는 산업 군 및 대표 use case 

1. Game Abuse Detection 
  - 게임을 정상적으로 이용하지 않는 버그 유저 탐색 

2. Cyber-Intrusion Detection 
  - 컴퓨터 시스템 상에 침입을 탐지하는 사례. 주로 시계열 데이터를 다루며 RAM, File System, Log file 등 일련의 시계열 데이터에 대해 이상치를 검출하여 침입을 탐지함

3. Fraud Detection 
  - 보험, 신용, 금융 관련 데이터에서 불법 행위를 검출하는 사례. 주로 표로 나타낸(tabular)데이터를 다루며 Kaggle Credit Card Fraud Detection 과 같은 공개된 challenge 도 진행된 바 있음. 

4. Malware Detection 
  - Malware(악성코드)를 검출해내는 사례. Classification과 Clustering이 주로 사용되며 Malware tabular 데이터를 그대로 이용하기도 하고 이를 gray scale image 로 변환하여 이용하기도 함
 
5. Medical Anomaly Detection 
 - 의료 영상, 뇌파 기록 등의 의학 데이터에 대한 이상치 탐지 사례. 주로 신호 데이터와 이미지 데이터를 다루며 X-ray, CT, MRI 등 다양한 장비로부터 취득된 이미지를 다룸, 난이도가 높음

6. Social Network Anomaly Detection 
  - Social Network 상의 이상치들을 검출하는 사례. 주로 Text 데이터를 다루며 Text 를 통해 스팸메일, 비매너 이용자, 허위 정보 유포자 등을 검출함 

7. Log Anomaly Detection 
  - 시스템이 기록한 log 를 보고 실패 원인을 추적하는 사례 주로 Text 데이터를 다루며 pattern matching 기반의 단순한 방법을 사용하여 해결할 수 있지만 failure message 가 새로운 것이 계속 추가, 제외가 되는 경우에 딥러닝 기반 방법론을 사용하는 것이 효과적임. 

8. IoT Big-Data Anomaly Detection 
   - 사물 인터넷에 주로 사용되는 장치, 센서들로부터 생성된 데이터에 대해 이상치를 탐지하는 사례. 주로 시계열 데이터를 다루며 여러 장치들이 복합적으로 구성이 되어있기 때문에 난이도가 높음. 

9. Industrial Anomaly Detection 
   - 산업 속 제조업 데이터에 대한 이상치를 탐지하는 사례. 각종 제조업 도메인 이미지 데이터에 대한 외관 검사, 장비로부터 측정된 시계열 데이터를 기반으로 한 고장 예측 등 다양한 적용 사례