Python 기반 이상탐지

 

개요 : 이상탐지(Anomaly Detection)는 정상적인 데이터 흐름 속에서 비정상적 패턴이나 이상값을 탐지하는 기술입니다. 제조, 금융, 네트워크 보안, 의료 등 다양한 분야에서 활용되며, Python은 이상탐지를 위한 강력한 생태계를 제공합니다.

이상탐지의 핵심 개념

이상탐지는 크게 세 가지 범주로 나뉩니다.

• Point Anomaly: 단일 값이 비정상 (예: 센서 값이 갑자기 튐)
• Contextual Anomaly: 특정 맥락에서만 이상 (예: 야간에 로그인 시도)
• Collective Anomaly: 여러 값이 조합될 때 이상 (예: DDoS 공격 패턴)

이상탐지는 주로 비지도 학습 기반이지만, 경우에 따라 지도 학습 기반으로도 구현됩니다.

 

Python에서 활용되는 주요 알고리즘

알고리즘	설명	라이브러리
Z-Score / IQR	통계 기반 단순 이상값 감지	numpy, pandas
Isolation Forest	비지도 트리 기반 이상탐지	scikit-learn
One-Class SVM	고차원 데이터 이상탐지	scikit-learn
Autoencoder	딥러닝 기반 재구성 오류 활용	TensorFlow, PyTorch
Prophet/ARIMA	시계열 예측 기반 이상 탐지	statsmodels, prophet

 

Isolation Forest 실습 예제

Isolation Forest는 비지도 학습 알고리즘으로, 데이터를 무작위로 분할하며 이상치를 격리시킵니다. 빠르고 효율적이며 고차원에도 잘 작동합니다.

코드 예시
from sklearn.ensemble import IsolationForest import pandas as pd import numpy as np # 예제 데이터 (정상 + 이상값 포함) data = np.concatenate([ np.random.normal(0, 1, (100, 2)), np.random.normal(8, 1, (5, 2)) # 이상값 ]) df = pd.DataFrame(data, columns=["x", "y"]) # 모델 훈련 model = IsolationForest(contamination=0.05) df["anomaly"] = model.fit_predict(df[["x", "y"]]) # 결과 확인 print(df[df["anomaly"] == -1]) # 이상치만 출력

위 코드는 정규 분포 데이터에 일부 이상값을 섞어 넣고, Isolation Forest로 이를 탐지하는 방식입니다.

 

활용 분야 및 실제 적용 예시

• 제조: 센서 데이터 기반 고장 징후 탐지
• 금융: 이상 거래 탐지 (부정 결제, 사기)
• 의료: 환자 생체 데이터 이상 모니터링
• 보안: 비정상 트래픽 및 침입 탐지
• IoT: 실시간 이상 신호 탐지 및 경고

이상탐지는 비정상 상황에 선제 대응하거나, 데이터 품질을 향상시키는 데에 핵심적인 역할을 합니다.

 

요약 : Python을 활용한 이상탐지는 다양한 알고리즘 기반으로 구현할 수 있으며, 정형 데이터뿐만 아니라 시계열, 이미지, 로그 데이터 등 다양한 형식에 적용 가능합니다. 아래 표는 방식별 요약입니다.

탐지 방식	특징	적용 데이터
통계 기반	간단, 빠름	수치형 정적 데이터
머신러닝 기반	복잡한 패턴 탐지	고차원 수치/시계열
딥러닝 기반	정교한 구조 감지	시계열, 이미지, 텍스트