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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-ANDE-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 0.98
tags: [auto-reinforced, anomaly-detection, data-science, security, [[Quality-Control|Quality-Control]], machine-learning]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Anomaly-Detection|Anomaly-Detection]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "정상 속에 숨은 이질감 찾기: 평소와 다른 데이터 패턴을 즉각 감지하여, 잠재적인 사고, 부정 결제, 해킹, 혹은 신기술 탄생의 징후를 골라내는 지능형 레이더."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
이상 탐지(Anomaly-Detection)는 대다수의 데이터와는 현저하게 다른 특성을 가진 '이상치(Outliers)'를 찾아내는 머신러닝 기법입니다.

1.  **핵심 유형**:
    *   **Point Anomaly**: 특정 데이터 포인트가 전체 분포에서 크게 벗어남. (예: 카드 도용 고액 결제)
    *   **Contextual Anomaly**: 값 자체는 정상이나 맥락상 이상함. (예: 한여름에 난방비 급증)
    *   **Collective Anomaly**: 여러 데이터가 모였을 때 비정상적 패턴 형성. (예: 디도스 공격)
2.  **학습 방식**:
    *   **Unsupervised**: 이상 데이터가 사전에 없어도 '정상'의 기준을 학습하여 나머지를 이상으로 간주. (가장 흔함)
    *   **Supervised**: 알려진 이상 사례(레이블)를 학습하여 탐지.
3.  **적용 분야**:
    *   공장 설비 고전 진단, 금융 사기 탐지(FDS), 네트워크 침입 감지, 암세포 진단.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 특정 임계값(Threshold)을 넘으면 알람을 울리는 단순 정책이었으나, 현대 AI 정책은 데이터의 동적 변화를 반영하여 임계값을 스스로 조정하는 'Adaptive Threshold 정책'으로 진화함(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: 보안 및 개인정보 정책에서, 단순 탐지를 넘어 보이지 않는 위협을 선제적으로 차단하는 'Zero Trust 보안 정책'의 핵심 기술로 이상 탐지 알고리즘이 채택됨.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Time-Series-Analysis|Time-Series-Analysis]], Pattern Recognition, Safety & Reliability, Variational Autoencoders (VAE), [[Decision Theory|Decision Theory]]
- **Modern Tech/Tools**: Isolation Forest, One-Class SVM, Amazon Lookout for Metrics.
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