内容
大量のデータから知識の宝を掘り出す「データマイニング」という技術が注目されている。その中でも「異常検知」という問題は、セキュリティ、障害検出、情報漏洩対策、マーケティングなど幅広い応用可能性を秘めている。本書はデータマイニングによる異常検知に特化して書かれた日本で初めての書である。
著者は、実際に企業の研究開発の現場でデータマイニングの基礎研究から事業化へと携わってきた。本書では、その豊富な経験を基に、深い数理工学的基礎に基づきながらも現実に通用するデータマイニングの実際を説き明かす。
本書の特徴の１つは、「情報論的学習理論」と呼ばれる機械学習の先端理論をベースに、異常検知問題に統一的にアプローチしていることである。これによって、異常検出の一貫した方法論を展開している。
もう1つの特徴は、豊富な事例を用いて、異常検知の方法論を例解していることである。事例には、侵入検出、Webの攻撃検出、TOPIXデータの異常検出、不審医療行為の検出、障害予兆検出、なりすまし検出などが含まれ、データマイニングを現実問題に適用したい研究者にとっては貴重な事例集にもなっている。
