アノマリ検知とは？仕組みやシグネチャ検知との違いをわかりやすく解説

アノマリ検知とは、通常のパターンから外れた異常をリアルタイムで識別する手法で、セキュリティや品質管理に欠かせない技術です。

本記事では、アノマリ検知の基本概要から、シグネチャ検知との違い、統計や機械学習を活用したアノマリ検知の手法まで詳しく解説します。

１、アノマリ検知とは

アノマリ検知とは、データセット内で通常とは異なるパターンや動きを見つけ出す技術です。主にセキュリティ領域で使われ、異常を特定することで潜在的な問題を早期に発見できます。

ここでは、アノマリ検知の基本概要、どのような異常を検知するのか、注目されている背景などについて詳しく解説していきます。

（１）アノマリ検知の基本概要

アノマリ検知は、通常のデータパターンから外れるデータポイントを特定するプロセスです。一般的に、下記の手法が使用されます。  

・統計分析  
・機械学習  
・データマイニング  

統計分析では、平均値や標準偏差を用いて異常を発見し、一方の機械学習は過去のデータを学習して予測モデルを作成し異常を検知します。

データマイニングは、データから隠れたパターンを抽出する技術で、異常検知にも活用される手法のため、組み合わせることでより精度の高いアノマリ検知を実現しています。

（２）どのような“異常”を検知するのか？

アノマリ検知がターゲットとする異常は、ネットワークの不正アクセスや機器の故障予兆、金融トランザクションの不正などセキュリティ分野において多岐にわたります。

例えば、ネットワークセキュリティでは、不正アクセスやマルウェアの侵入を検知します。製造業では、機器の異常動作や故障の前兆を見つけ出す目的で使用されます。金融業界では、クレジットカードの不正利用や不審な取引を特定します。

このように、アノマリ検知はさまざまな業界で異常を早期に発見し、問題の拡大を防ぐために役立ちます。

（３）アノマリ検知が注目されている背景

アノマリ検知が注目を集める背景には、データ量の急増や技術の進化、セキュリティへの意識向上などいくつかの理由があります。

ビッグデータの時代に突入し、データ量が膨大になる中で、手動での異常検知は限界に達しつつあります。このような状況にある中で、技術の進歩により、自動で精度の高いアノマリ検知を行うことが可能になりました。

また、サイバー攻撃や不正取引が増加し、セキュリティ対策への関心が高まっていることも、アノマリ検知が重要性を増している理由の一つです。

２、アノマリ検知とシグネチャ検知との違い

アノマリ検知とシグネチャ検知は、セキュリティ対策において広く用いられる手法です。どちらも異なる方法で脅威を検出するため、それぞれに特有の利点と制約があります。

本章では、シグネチャ検知とアノマリ検知の特徴や、使い分けの判断基準について詳しく解説します。

（１）シグネチャ検知の特徴と限界

シグネチャ検知は、既知の脅威を特定のパターンやシグネチャを基に検出する手法です。シグネチャ検知は、既に知られている攻撃に対しては非常に効果的です。

例えば、ウイルスの特定のパターンをデータベース化し、それに一致する通信やファイルを検出することで、迅速に対処できます。

しかし、新たに発生した未確認の脅威には対応できないことが多く、シグネチャの更新が遅れると、最新の攻撃を見逃すリスクもあります。

したがって、常に最新情報を反映する必要がある点が課題です。

（２）アノマリ検知の柔軟性と予兆検知能力

アノマリ検知は、通常の状態から逸脱した異常を検出する手法で、通常とは異なるデータや動作を検出でき、未知の攻撃に対する高い検出能力を有している点が強みです。

アノマリ検知は通常のパターンからの逸脱を検出するため、既知の脅威だけでなく未知の攻撃を発見できる可能性があります。

このことから、未知のウイルスや攻撃手法に対しても柔軟に対応可能です。

ただし、正常な動作を誤って異常と判断してしまうリスクもあり、誤検知が発生するおそれがある点には注意が必要です。

それでも、攻撃が発生する前の予兆検知として非常に有用であり、システムの柔軟性向上に貢献します。

（３）使い分けの判断基準と併用例

シグネチャ検知とアノマリ検知を効果的に使い分けるための判断基準は以下の通りです。  

・既知の脅威には「シグネチャ検知」を優先して採用する
・未知の脅威や異常な活動には「アノマリ検知」を活用する

シグネチャ検知は既知の脅威に対する即時対応に優れていますが、アノマリ検知は未知の攻撃や通常と異なる活動の兆候を捉えることができます。

そのため、状況に応じて両者を適切に使い分けることが重要です。

両者をうまく併用できれば、既知と未知の脅威の両方に対処可能な包括的なセキュリティ体制を整えられます。

３、アノマリ検知に活用される代表的な手法

アノマリ検知は、異常なデータパターンを見つける手法で、多くの分野で重要な役割を果たしています。

ここでは、統計的手法、機械学習手法、深層学習手法の3つについて詳しく解説していきます。

（１）統計的

統計的手法は、データの平均や分散を基に異常を検出する手法で、以下の3種類が代表的です。  

・Zスコア ：データポイントが平均から何標準偏差離れているかを示す
・移動平均 ：過去のデータを平均化し、変動を平滑化
・ホルト・ウィンター法 ：季節性のあるデータに適用できる予測手法

これらの手法は比較的簡単に実装できますが、単純なデータに向いており、複雑なデータには適さない場合があります。

（２）機械学習

機械学習手法では、データからパターンを学習し、異常を検出します。以下の手法が一般的です。  

・サポートベクターマシン（SVM）：異常と通常のデータを分類
・k-近傍法（k-NN）：データポイントの近接性を評価し、異常を見つける手法
・決定木：データを条件に基づいて分割し、異常を検出

これらの手法は多くのデータセットに適用可能で、精度の高い異常検知が期待できます。

（３）深層学習

深層学習手法は、複数の層を持つニューラルネットワークを用いて異常を検出します。中でも、以下の3つの手法が注目されています。 

・オートエンコーダ：データの圧縮と再構築を通じて異常を発見
・畳み込みニューラルネットワーク：画像データなどでパターンをえる
・リカレントニューラルネットワーク：時系列データに適し、過去の情報を考慮

深層学習は高い精度を誇りますが、大量のデータと計算リソースが必要な点には注意が必要です。

４、アノマリ検知の活用シーン

アノマリ検知は、データの中から通常とは異なるパターンや挙動を発見する技術です。

この技術は多岐にわたる分野で応用されていますが、具体的にはどのようなシーンで活用されているのでしょうか。

ここでは、アノマリ検知の活用シーンについて詳しく解説します。

（１）インフラ／サーバー監視（SRE・Ops）

システムの安定稼働維持には、CPU使用率の急激な上昇やネットワークトラフィックの異常増加などの異常挙動を早期に検知するアノマリ検知が重要な役割を果たします。

システム管理者は異常を即時に検知し、迅速に対応することでシステムダウンやパフォーマンス低下を未然に防止できます。

問題発生前に警告を受け取り、適切な対策を講じられれば、システムの可用性を高めて運用効率の向上にもつながります。

（２）セキュリティ対策（不正アクセス・挙動検知）

セキュリティ分野において、アノマリ検知は不正アクセスの早期発見に役立ち、通常のアクセスパターンから逸脱する挙動を検知することで、セキュリティリスクを低減します。

例えば異常なログイン試行の頻発やデータベースへの不正なクエリの検出に優れており、侵入者による不正活動を未然に防止できます。

アノマリ検知は、通常のセキュリティ監視を補完し、より広範かつ精度の高い防御を実現するため、企業のデータや資産を守るための要となるでしょう。

（３）製造業の品質管理

製造業における品質管理では、アノマリ検知が製品の品質維持に貢献します。

機械の動作異常や製品の形状やサイズの異常など、製造過程での問題を迅速に特定し、適切な対策を講じることが可能です。

品質管理担当者は、異常を発見次第、すぐに生産ラインを調整して不良品の出荷を停止できるため、品質の向上とコスト削減に直結し、企業の競争力を高めることに寄与します。

（４）Webサービス・アプリのKPI異常検知

Webサービスやアプリケーションの運用において、KPIの異常検知はサービスの品質維持に欠かせません。アノマリ検知は、通常のユーザー行動から逸脱するパターンを見つけ出し、サービス改善につなげます。 

アノマリ検知により、これらの異常をリアルタイムで把握し、迅速に対応策を講じられるようになります。結果的にユーザーエクスペリエンスの向上に貢献し、サービスの信頼性を高める重要な手段にもなっています。

５、AWSコストのアノマリ検知（異常検知）「AWS Cost Anomaly Detection」とは

AWSコストのアノマリ検知、正式には「AWS Cost Anomaly Detection」とは、Amazon Web Services（AWS）の利用料金における異常な変動を自動的に検出するサービスです。

この機能は、クラウドコストの予期せぬ増加を早期に発見し、迅速な対応を可能にします。

AWS Cost Anomaly Detectionは過剰な支出を防ぐために非常に役立つサービスで、とりわけ大規模なAWS環境を管理する企業にとって重要な役割を果たします。