Machine Learningで「他とは違う」イベントを検知する

二種類の異常検知 ElasticのMachine Learningは、二つの種類の異常を検知することができます。一つ目は「以前とは違う」という変化を異常としてとらえます。「オンライントランザクション数が急激に低下した」「ウェブサービスへのアクセス数が、平日の昼間としては非常に多い」などが例としてあげられます。この方法を説明したのが以前のブログポスト「ニューヨーク市のタクシー乗降データでMachine Learningを体験する」で、どなたでも入手可能なデータセットを使って、実際にお試しいただくことができます。もう一つの異常は「他とは違う」というもので、これを Population Analysis と呼び、大いに活用しがいがあります。「ウェブサービスへのアクセス数が非常に多いクライアント」を発見できれば、攻撃者やサービスのパフォーマンスへ影響を与えている迷惑なクローラーを特定することができ