Der Begriff „Anomalieerkennung“ bezeichnet Verfahren und Softwarefunktionen, mit denen automatisch Muster erkannt werden, die deutlich vom erwarteten oder üblichen Verhalten abweichen. Ziel der Anomalieerkennung ist es, Auffälligkeiten in Datenströmen, IT-Systemen oder Geschäftsprozessen frühzeitig zu identifizieren – etwa Hinweise auf Fehler, Betrugsversuche, Sicherheitsvorfälle oder operative Störungen –, um schnell reagieren, Risiken reduzieren und Schäden vermeiden zu können.
Datenanbindung und Vorverarbeitung: Anbindung an Datenquellen wie Logfiles, Sensoren, Transaktionssysteme oder APIs sowie Bereinigung, Normalisierung und Aggregation der Daten.
Modellierung des Normalverhaltens: Aufbau von Profilen, Baselines und Referenzwerten für normales Nutzer-, System- oder Prozessverhalten (z. B. durchschnittliche Zugriffe, typische Lastverläufe, übliche Transaktionshöhe).
Regel- und schwellenwertbasierte Erkennung: Definition von statischen oder dynamischen Schwellwerten (z. B. Anzahl fehlgeschlagener Logins, Auslastungsgrenzen), bei deren Überschreitung eine Anomalie ausgelöst wird.
Statistische Anomalieerkennung: Einsatz statistischer Verfahren (z. B. Ausreißer-Analyse, Verteilungsvergleiche, Zeitreihenanalyse), um ungewöhnliche Muster, Trends oder Ausreißer in den Daten zu identifizieren.
Machine-Learning-basierte Erkennung: Nutzung von Algorithmen des maschinellen Lernens (z. B. Clustering, Klassifikationsmodelle, lernende Baselines), um komplexe, nicht-lineare Anomalien zu entdecken, die mit einfachen Regeln schwer erkennbar sind.
Echtzeit-Überwachung von Datenströmen: Kontinuierliches Monitoring von Log-, Metrik- oder Sensordaten in Echtzeit, um Auffälligkeiten sofort zu erkennen und zu melden.
Bewertung, Priorisierung und Kategorisierung: Vergabe von Anomalie-Scores, Einstufung nach Kritikalität (z. B. niedrig, mittel, hoch) und Zuordnung zu Kategorien wie „Security“, „Performance“, „Betrug“ oder „Qualität“.
Alarmierung und Benachrichtigung: Automatisches Auslösen von Alerts per E-Mail, Messenger, SMS oder über Anbindung an Ticket- und Incident-Management-Systeme.
Visualisierung und Dashboards: Grafische Darstellung von Normalverhalten, Abweichungen, Trends und historischen Anomalien in Dashboards zur schnellen Bewertung durch Fachanwender und IT-Verantwortliche.
Ursachenanalyse und Kontextanreicherung: Drill-down in Rohdaten, Korrelation von Ereignissen, Anreicherung mit Kontextinformationen (z. B. betroffene Systeme, Benutzer, Standorte), um die Ursache einer Anomalie besser zu verstehen.
Feedback- und Lernmechanismen: Möglichkeiten, Anomalien als „relevant“ oder „falsch positiv“ zu markieren, um Modelle und Regeln fortlaufend zu verbessern.
Integration in bestehende Systeme: Schnittstellen zu Monitoring- und Observability-Tools, SIEM-Lösungen, ERP-, MES- oder CRM-Systemen zur Einbettung der Anomalieerkennung in bestehende Prozesse.
Eine Bank überwacht Kreditkarten-Transaktionen und markiert ungewöhnliche Umsatzmuster (z. B. ortsfremde oder sehr hohe Beträge in kurzer Folge) als potenziellen Betrug.
Ein Online-Shop erkennt ungewöhnliche Peaks bei fehlgeschlagenen Logins oder Bestellungen und stuft diese als möglichen Bot-Traffic oder Angriff auf Kundenkonten ein.
Ein Industrieunternehmen überwacht Sensordaten von Maschinen (Temperatur, Vibration, Stromaufnahme) und identifiziert ungewöhnliche Werte als Hinweis auf einen bevorstehenden Ausfall (Predictive Maintenance).
Eine IT-Abteilung analysiert Logdaten von Servern, Anwendungen und Netzwerken, um auffällige Zugriffsmuster und Datenströme als mögliche Sicherheitsvorfälle zu erkennen.
Ein Energieversorger untersucht Smart-Meter-Daten und spürt untypische Verbrauchsmuster auf, die auf Zählermanipulation oder technische Defekte hindeuten können.
Ein E-Commerce-Unternehmen überwacht Conversion-Raten, Warenkorbwerte und Rücksendequoten, um plötzlich abweichende Kennzahlen als Indikator für technische Probleme oder Kampagnenfehler zu identifizieren.