top of page

Denetimde Isolation Forest: Anomali Tespitini Güçlendirme




Denetimde İzolasyon Ormanı: Anomali Tespitini Güçlendirme

Denetimde, bir anomalinin tespit edilmesi, finansal tablo bilgilerinin ve diğer operasyonlardan elde edilen verilerin bütünlüğünü ve doğruluğunu korumak için önemlidir. Geleneksel yöntemler, büyük bir veri seti içinde ince anormallikleri tespit etmede genellikle zayıf kalmaktadır. İşte bu noktada, İzolasyon Ormanı algoritması devreye girer: anomali tespiti için güçlü bir araçtır. Bu makale, denetimde İzolasyon Ormanı uygulamasına, avantajlarına, uygulanmasına ve gerçek dünyadaki etkilerine daha derinlemesine bakmaktadır.


İzolasyon Ormanı Nedir?

İzolasyon Ormanı, anomali tespiti için uzmanlaşmış, denetimsiz bir makine öğrenme algoritmasıdır. Mevcut yöntemlerden köklü bir şekilde farklıdır ve verilerdeki anormallikleri izole etme konseptine dayanır — öncelikle bir veri seti durumunda alt örneklerin oluşturulması ve diğer yanda seçilen özelliğin maksimum ve minimum değerleri arasındaki seçilmiş bölünme değerlerinin kalitesi üzerinden. İkili ağaç tipi bir yapı oluşturur ve kök düğümden sonlandırıcı düğüme olan yol uzunluğu anomali puanına karşılık gelir. Bu değer ne kadar küçükse, veri noktasının bir anomali içerme olasılığı o kadar yüksektir.


Denetimde büyük veri setleri için izolasyon ormanlarının bazı verimlilik avantajları şunlardır:

  • İzolasyon Ormanı, denetimde neredeyse her zaman olduğu gibi büyük veri setlerinde çok verimlidir.

  • Denetimsiz Öğrenme: Etiketlenmiş eğitim verisi gerektirmediğinden, anormalliklerin nadir veya bilinmediği herhangi bir durumda uygundur.

  • Ölçeklenebilirlik: Algoritma, özelliklerin ve kayıtların sayısı arttığında iyi ölçeklenir ve çeşitli denetim senaryolarında sürekli performans gösterir.

  • Gürültüye Dayanıklılık: Gürültüye karşı daha az hassas olduğu için, anomali tespit sisteminde daha fazla görülen yanlış pozitifleri azaltabilir.


Denetim Adımları

  1. Adım: Veri Toplama Denetçiler tarafından finansal işlemler, defter girişleri, operasyonel günlükler ve diğer ilgili kayıtlarla ilgili veri setleri toplanır. Eksik değerler, özelliklerin normalleştirilmesi ve tekrarların kaldırılması için veri ön işleme yapılır.

  2. Adım: Model Eğitimi Toplanan veriler üzerinde bir İzolasyon Ormanı modeli eğitilir. Temel algoritmik mantık, her ağacın farklı bir veri görünümünü izole ettiği bir orman oluşturulmasıdır. Bu model, anormallikleri izole ederken standart veri kalıplarını öğrenmek üzere eğitilir.

  3. Adım: Anomali Puanlama Tüm veri noktaları, ağaçlar arasında izolasyon yolunun uzunluğuna göre puanlanır. Bu nedenle, daha kısa ortalama yol uzunluklarına sahip noktalar anomali olarak kabul edilir. Denetçiler, anomali puanının eşiğini, duyarlılık ve özgüllük arasında bir denge sağlamak için ayarlamak isteyebilir.

  4. Adım: Araştırma ve Eylem İşaretlenen anormalliklerin, dolandırıcılık, hata veya düzensizlikler gibi gerçek sorunlar olup olmadığını belirlemek için araştırılması gerekmektedir. Bu nedenle, denetçiler uygun eylemi gerçekleştirebilir, örneğin kayıtları düzeltmek, kontrolleri değiştirmek veya daha ayrıntılı denetimlere ihtiyaç duyulması.


Gerçek Dünya Etkisi Vaka Çalışması: Finansal Dolandırıcılık Tespiti

Bir çok uluslu şirket, iç denetim sürecini geliştirmek için İzolasyon Ormanı'nı uygulayabilir. Milyonlarca finansal etkinliği araştırdıktan sonra, model, geleneksel yaklaşımlar kullanıldığında gizli kalacak birçok dolandırıcılık faaliyetini ortaya çıkarabilir. Zamanında tespit edilerek önleyici aksiyonlar alınabilir ve potansiyel kayıpların önüne geçilebilir.



Zorluklar ve Dikkate Alınması Gerekenler

  • Parametre Ayarlaması: Ağaç sayısı ve örnekleme boyutu gibi doğru parametrelerin ayarlanması hayati önem taşır. Denetçiler, modeli buna göre deneyip doğrulamalıdır.

  • Yorumlanabilirlik: İzolasyon Ormanı iyi çalışsa da, sonuçları ve anormalliklerin nedenlerini yorumlamak zor olabilir. Diğer analitik yöntemlerle birlikte kullanmak, daha iyi bir anlayış sağlayabilir.

  • Mevcut Sistemlerle Entegrasyon: İzolasyon Ormanı, mevcut denetim sistemleri ve iş akışlarına planlı ve koordineli bir şekilde entegre edilmelidir.


Sonuç

İzolasyon Ormanı, denetimde anomali tespiti için şüphesiz sağlam, etkili ve ölçeklenebilir bir çözümdür. Büyük veri setleriyle başa çıkma, etiketlenmiş veri olmadan çalışma ve gürültüye dayanıklı olma konusundaki etkinliği, modern denetçiler için değerli bir araç haline getirir. İzolasyon Ormanı ile denetçiler, anormallikleri tespit etme, dolandırıcılığı önleme ve finansal ve operasyonel verilerin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlama yeteneklerini geliştirebilirler. İzolasyon Ormanı gibi üst düzey makine öğrenme algoritmalarının, sürekli gelişen denetim ortamına dahil edilmesi giderek daha gerekli hale gelmektedir.

4 görüntüleme0 yorum

Son Yazılar

Hepsini Gör

Comentários


Post: Blog2_Post
bottom of page