¿Qué es la detección de anomalías?
La detección de anomalías examina puntos de datos específicos y detecta incidencias poco comunes que parecen sospechosas al ser diferentes de los patrones establecidos de comportamiento. La detección de anomalías no es algo nuevo, pero a medida que aumenta el volumen de datos el seguimiento manual ya no resulta práctico.
¿Por qué es importante la detección de anomalías?
La detección de anomalías es especialmente importante en sectores como las finanzas, la venta minorista y la ciberseguridad, pero todas las empresas deberían considerar la posibilidad de implementar una solución de detección de anomalías. Una solución de este tipo proporciona un medio automatizado para detectar valores atípicos perjudiciales y protege los datos. Por ejemplo, la banca es un sector que se beneficia de la detección de anomalías. Gracias a ella, los bancos pueden identificar actividades fraudulentas y patrones incoherentes, y proteger los datos.
Los datos son el salvavidas de su empresa y ponerlos en peligro puede arriesgar su operación. Sin la detección de anomalías, podría perder ingresos y valor de marca, que se tarda años en cultivar. Su empresa se enfrenta a violaciones de seguridad y a la pérdida de información confidencial de los clientes. Si esto ocurre, se arriesga a perder un nivel de confianza de los clientes que puede ser irrecuperable.
¿Cuál es la historia de la detección de anomalías?
Las empresas solían examinar los puntos de datos de forma manual y buscaban pistas e información sobre el rendimiento de sus sistemas. No obstante, las causas raíz no siempre se revelaban con este método. Una empresa podía detectar un cambio de comportamiento, pero no podía revelar las causas raíz. En situaciones como esta, el problema persistía y los datos estaban en riesgo. Hoy en día, la detección de anomalías se acerca más al machine learning (ML). El ML ayuda a identificar esos valores atípicos que son difíciles de detectar y contribuye a su mitigación y a la protección del sistema.
¿Hacia dónde se dirigirá la detección de anomalías?
La predictibilidad es el siguiente paso para la detección de anomalías. Gracias a la predictibilidad, puede buscar valores atípicos en un nivel de máquina. Buscarlos le ayuda a evitar daños en su sistema antes de que se produzcan. Por ejemplo, un hospital que no sabe cómo será un ataque se puede beneficiar de la predictibilidad. Con la predictibilidad, el hospital puede escribir reglas para evitar el ataque, proteger la información confidencial y su entorno.
¿Qué ventajas ofrece la detección de anomalías?
La detección de anomalías ofrece varias ventajas. En primer lugar, puede localizar y abordar un problema antes de que se extienda a otras partes del sistema. Esto permite ahorrar costos, ya que solo aborda un área en lugar de todo el sistema. El servicio al cliente interviene en la detección de anomalías. Cuando su sistema se pone en peligro, es probable que los clientes internos y externos sufran las mayores consecuencias. Mediante la detección de anomalías, puede minimizar esta amenaza y, lo que es más importante, mantener la confianza en todos los segmentos de clientes.
¿Qué desafíos presenta la detección de anomalías?
El escalado es el desafío más habitual al que se enfrentan los clientes al implementar una estrategia de detección de anomalías. En la actualidad, la mayoría de los clientes no utilizan esta tecnología y escalar las operaciones para admitirla puede ser complicado. Establecer umbrales de datos adecuados supone un desafío. No obstante, al establecerlos, se garantiza que la integridad de los esfuerzos no se ponga en peligro una vez implementada la solución.
¿Quién usa la detección de anomalías?
Los usuarios que es más probable que utilicen la detección de anomalías son los administradores de seguridad y plataformas, los desarrolladores de aplicaciones y los ingenieros de fiabilidad del sitio.
¿Qué hace la detección de anomalías?
La detección de anomalías identifica actividades sospechosas que no entran dentro de los patrones normales establecidos de comportamiento. Una solución protege el sistema en tiempo real frente a instancias que podrían provocar pérdidas financieras significativas, violaciones de datos y otros eventos perjudiciales.
¿Cómo se crea una estrategia de detección de anomalías?
Una estrategia de detección de anomalías empieza por la identificación de los indicadores clave de rendimiento (KPI). Dichos indicadores suelen estar vinculados al problema empresarial que está intentando resolver. También necesitará comprender las características de sus datos. ¿Cómo fluyen hacia la red? ¿Son continuos o en lote? ¿De qué puntos de datos está realizando un seguimiento? Responder a estas preguntas ayuda a definir la estrategia, ya que los datos desempeñan un papel principal en este proceso. A continuación, cree un presupuesto y establezca los objetivos. Por último, asegúrese de que todos los miembros de su equipo comprendan los objetivos y el papel que desempeñan en su consecución.
¿Cuáles son las ofertas de AWS para la detección de anomalías?
AWS ofrece una amplia cartera de soluciones de detección de anomalías como AWS Panorama, Amazon CloudWatch, Amazon DevOps y Amazon OpenSearch, entre otras.
En los diagramas siguientes se proporciona una vista de algunas de las arquitecturas de Panorama y Kinesis.
¿Cómo funciona la detección de anomalías con AWS?
Depende de la necesidad específica. AWS ofrece varias soluciones, entre las que se incluyen las siguientes:
- Amazon Sagemaker: Sagemaker es una plataforma de machine learning en la nube. Se puede usar para generar predicciones y realizar un seguimiento de los comportamientos sin escribir código.
- Amazon Kinesis: Kinesis se usa para la ingesta de datos e incluye una función que agrega puntuaciones a todas las anomalías detectadas. Kinesis es una herramienta administrada que facilita la identificación de una anomalía y la respuesta en tiempo real.
¿Cómo implementan otros clientes la detección de anomalías?
Los clientes de Amazon disfrutan de la capacidad de personalizar nuestras herramientas para satisfacer sus necesidades. El aislamiento es un factor clave en sus empresas y la detección de anomalías les permite conseguirlo. Las soluciones de Amazon ofrecen un elemento predictivo que es importante porque los clientes quieren comprender cómo se produjo la anomalía. Esto ayuda a crear soluciones que predicen las incidencias futuras y protegen sus sistemas.
Entre los clientes que han disfrutado de las ventajas de las soluciones de detección de anomalías de Amazon, se incluyen Autodesk, FOX, Zynga y NextDoor.
Si desea leer más información, vaya a https://aws.amazon.com/kinesis/data-analytics/customers/.
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