RCF（ランダムカットフォレスト）
『異常検知に特化したアルゴリズム』
特徴
- データセット内で「変わった」データポイントを検出します。
- データポイントがどれほど「孤立」しているかを評価することで、通常のパターンから外れる異常値を効率よく検出できます。
ユースケース
製造業の生産ラインなどで収集されるセンサーデータは、通常パターンと異なる挙動が発生すると異常の兆候と見なされます。
IP insights
『IPアドレスの活動を監視し、異常な動きを検出するために使われるアルゴリズム』
ユースケース
ECサイトなどで不正なアクセスの検知に利用されます。
モデルのDoS攻撃
大量のリクエストが短時間に送信されることで、トークン使用量が膨大になり、結果として予期せぬコストが発生します。
対策として、 連続アクセスを制限する ことでリクエスト数を抑えることが効果的です。
ユースケース
不正なアクセスによって大量のリクエストが送信され、予想以上にコストがかかってしまう事態を対処する必要がある場合です。