图表模式识别和异常检测

1/1图表模式识别和异常检测第一部分图表模式识别的基本原理 2第二部分异常检测的数学方法与技术 5第三部分时间序列图表模式识别与异常检测 8第四部分图像与视频图表模式识别与异常检测 10第五部分图神经网络中的图表模式识别与异常检测 13第六部分复杂图表结构中的模式识别与异常检测 16第七部分图表模式识别与异常检测在网络安全中的应用 18第八部分图表模式识别与异常检测在金融风控中的应用 22

第一部分图表模式识别的基本原理关键词关键要点趋势和前沿

1.机器学习算法和图形处理技术的发展显著提高了图表模式识别的准确性和效率。

2.深度学习神经网络在处理复杂图表数据方面表现突出，可自动提取高级特征。

3.时间序列分析技术有助于识别和预测数据中的时间模式。

生成模型

1.生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等生成模型可生成与真实数据分布一致的合成图表数据。

2.利用合成数据扩充训练集，可以缓解图表模式识别任务中的数据稀缺问题。

3.生成模型在异常检测中发挥着重要作用，可通过识别与正常模式显着不同的数据点来检测异常。

基本原理

1.图表模式识别将图表数据抽象为模式，并利用机器学习算法对这些模式进行分类和预测。

2.特征提取技术可从图表数据中提取有价值的信息，如线条形状、趋势和周期性。

3.分类和回归算法用于识别图表中的不同模式并预测其未来行为。

异常检测

1.异常检测算法确定与正常模式显着不同的图表数据点。

2.统计方法利用概率模型和阈值来检测异常。

3.基于学习的方法利用机器学习算法识别偏离正常模式的数据点。

应用

1.金融市场分析：识别图表模式以预测股票价格走势。

2.医疗保健：检测生物医学信号中的异常，辅助疾病诊断。

3.工业监控：监测设备图表以检测故障或性能异常。

评估指标

1.精度、召回率和F1分数用于衡量分类算法的性能。

2.均方根误差和平均绝对误差用于评估回归算法的准确性。

3.ROC曲线和AUC值可视化异常检测算法的性能。图表模式识别的基本原理

简介

图表模式识别是一种监督或半监督机器学习技术，它用于识别和分类时间序列数据中的模式。在金融、医疗保健和工业等许多领域中，图表模式识别都是一项重要的工具。

基本原理

图表模式识别的基本原理建立在这样一个前提之上：即时间序列数据不是随机的，而是遵循特定的模式。这些模式可以反映潜在的趋势、季节性或周期性。通过识别和分类这些模式，机器学习模型可以对未来事件做出预测或检测异常值。

图表模式识别的类型

图表模式识别技术有两种主要类型：

*监督学习：使用标记的数据进行训练，其中数据点已明确归类为特定的模式。

*非监督学习：使用未标记的数据进行训练，其中机器学习模型必须从数据中自动识别模式。

特征提取

图表模式识别技术的关键步骤是特征提取。特征是时间序列数据的关键属性，可以用于识别和分类模式。常用的特征包括：

*技术指标（例如，移动平均线、相对强弱指数和布林带）

*统计特征（例如，均值、标准差和自相关）

*形状特征（例如，峰值、谷值和趋势线）

模式分类

一旦从时间序列数据中提取了特征，就可以使用机器学习算法对模式进行分类。常用的算法包括：

*支持向量机：非线性分类算法，可以在高维空间中将数据点分隔开。

*决策树：树状结构，使用一系列规则将数据点划分为不同的类。

*人工神经网络：受人脑启发的算法，能够学习复杂的数据模式。

评估

图表模式识别技术的评估对于确保其准确性和可靠性至关重要。通常使用的评估指标包括：

*精度：正确分类的数据点的比例。

*召回率：实际属于特定类的正确分类的数据点的比例。

*F1分数：精度和召回率的加权平均值。

应用

图表模式识别技术在许多领域都有广泛的应用，包括：

*股票市场预测：识别图表模式以预测股票价格走势。

*医疗诊断：分析病人图表以识别疾病症状。

*工业异常检测：监控工业流程以检测异常事件。

结论

图表模式识别是一种强大的机器学习技术，能够识别和分类时间序列数据中的模式。通过利用特征提取和模式分类算法，图表模式识别技术可以在许多领域提供有价值的见解和预测。第二部分异常检测的数学方法与技术关键词关键要点主题名称：基于统计的方法

1.异常值的检测：使用统计方法（如正态分布或其他分布模型）对数据进行建模，并检测偏离模型的极端值。

2.离群值分析：利用距离度量（如欧氏距离或马氏距离）来识别与数据集中其他点明显不同的离群值。

3.抽样和假设检验：对数据进行抽样并应用假设检验（如t检验或卡方检验）来验证异常值的统计显著性。

主题名称：基于机器学习的的方法

异常检测的数学方法与技术

1.统计方法

1.1概率分布建模

*假设数据服从某种概率分布（如正态分布或泊松分布）

*推断参数并计算观测值的概率

*异常值定义为概率极低的观测值

1.2Z-分数和T-分数

*标准化观测值，使其服从标准正态分布

*Z-分数或T-分数衡量观测值偏离均值的程度

*偏离均值一定阈值的观测值视为异常

1.3异常点检测

*计算每个观测值的点密度估计

*阈值化点密度，识别密度异常低的观测值

2.线性代数方法

2.1主成分分析(PCA)

*将高维数据投影到低维空间

*异常值通常位于低维空间的边缘区域

2.2奇异值分解(SVD)

*对数据矩阵进行奇异值分解

*残差矩阵中较大的值表示异常观测值

3.时序分析方法

3.1时间序列分解(STL)

*将时间序列分解为趋势、季节性分量和残差

*残差中显著的峰值或波谷可能是异常值

3.2自回归移动平均(ARMA)

*拟合自回归移动平均模型到时间序列

*观测值与模型预测值之间的较大偏差可能表示异常值

4.聚类算法

4.1K-Means聚类

*将数据点聚类到K个簇中

*位于远离簇中心的点可能是异常值

4.2DBSCAN聚类

*基于密度对数据点进行聚类

*密度较小的点可能是异常值

5.邻近方法

5.1局部异常因子(LOF)

*计算每个观测值的局部异常因子，度量其与邻居的相似度

*异常值具有较高的LOF值

5.2孤立森林

*随机生成树形结构，每个观测值落在不同的叶节点

*异常值通常位于较短的树枝上

6.判别方法

6.1支持向量机(SVM)

*学习一个最大化异常值和正常值之间的边界的超平面

*位于边界之外的观测值被标记为异常值

6.2异常值森林

*构建一组异常检测模型（孤立森林）

*综合模型的结果，确定异常值

7.集成方法

*集成算法：将多种异常检测算法的结果组合起来

*增强鲁棒性：通过考虑不同算法的优势和劣势，提高检测精度

*减少误报：通过结合多个算法的输出，过滤掉错误的警报

8.最新技术

8.1深度学习

*利用神经网络自动学习数据的异常模式

*适用于高维和复杂数据集

8.2人工智能

*结合人工智能技术，如知识图谱和自然语言处理

*增强对异常事件的理解和解释

9.评价指标

*精度：正确识别异常值的比例

*召回率：检测到所有异常值的比例

*F1分数：精度的加权平均值和召回率

*ROC曲线和AUC：评估分类器性能第三部分时间序列图表模式识别与异常检测时间序列图表模式识别与异常检测

导言

时间序列数据广泛存在于各个领域，其模式识别和异常检测对于数据分析和预测至关重要。本文主要介绍时间序列图表模式识别的概念、方法和应用，并探讨异常检测技术在时间序列中的作用。

时间序列图表模式识别

时间序列图表模式识别是指识别时间序列数据中具有特定形状或特征的模式，这些模式可能包含有价值的信息。常见的图表模式包括：

*趋势：表示数据随时间呈现持续上升或下降的趋势。

*周期性：表示数据以一定频率重复出现的模式。

*季节性：表示数据在特定时间段内重复出现的模式，通常与其所在季节相关。

*异常值：表示与正常数据明显不同的数据点。

模式识别方法

时间序列图表模式识别的方法有多种，包括：

*滑动窗口：逐窗口地移动时间序列并检查每个窗口中的模式。

*动态时间规整：将时间序列转换为一维表示，使其易于匹配模式。

*聚类：将时间序列分组为具有相似模式的组。

*神经网络：使用神经网络模型学习时间序列数据中的模式。

异常检测

异常检测是指识别时间序列数据中与正常数据显著不同的数据点或模式。异常值可能指示异常事件、故障或错误。

异常检测技术包括：

*统计方法：基于统计原理，例如z-score或Grubbs检验，检测异常值。

*机器学习方法：使用机器学习算法，例如孤立森林或异常值自动编码器，预测异常值。

*深度学习方法：使用深度神经网络，例如卷积神经网络或递归神经网络，检测异常模式。

应用

时间序列图表模式识别和异常检测在各种领域都有广泛的应用，包括：

*预测：识别模式可以帮助预测未来趋势。

*故障检测：异常值检测可以帮助识别机器故障或系统错误。

*异常行为检测：识别异常图表模式可以帮助检测网络安全威胁或异常用户行为。

*医疗诊断：识别异常时间序列模式可以帮助诊断疾病或预测预后。

挑战

时间序列图表模式识别和异常检测面临着一些挑战，包括：

*数据噪声：时间序列数据可能包含噪声或异常值，这会影响模式识别和异常检测。

*数据长度：时间序列数据通常很长，这使得实时或在线模式识别和异常检测变得困难。

*模式复杂性：图表模式和异常模式可以非常复杂，这需要高级的识别和检测算法。

结论

时间序列图表模式识别和异常检测是数据分析的关键技术，它们可以通过识别有意义的模式和检测异常事件来提供宝贵的见解。随着数据的持续增长和复杂化，这些技术的持续发展对于充分利用时间序列数据至关重要。第四部分图像与视频图表模式识别与异常检测关键词关键要点【图像分割】

1.图像分割是将图像分解为多个有意义区域的过程，这些区域可以代表对象、纹理或其他视觉特征。

2.图像分割技术包括阈值处理、区域生长和基于图论的方法，可根据图像特征和应用需求选择合适的技术。

3.图像分割在对象识别、医学图像分析和自动驾驶等领域有着广泛应用，可以为后续处理任务提供基础信息。

【异常检测】

图像与视频图表模式识别与异常检测

图表模式识别

*图像模式识别：从图像中提取有意义特征以识别对象或场景的技术。

*视频模式识别：处理连续图像序列以识别动作、事件或行为。

*应用：对象检测、人脸识别、动作识别、医疗图像分析

异常检测

*异常检测：识别与预期模式显着不同的数据点或事件。

*检测类型：

*点异常：单个数据点偏离正常模式。

*上下文异常：数据点在特定上下文中异常。

*集群异常：一组数据点偏离正常模式。

*应用：欺诈检测、入侵检测、故障检测

图像与视频图表模式识别与异常检测方法

有监督方法

*将标注数据用于训练模型以识别模式或检测异常。

*方法：

*支持向量机(SVM)

*决策树

*人工神经网络

无监督方法

*不使用标注数据进行训练。

*方法：

*聚类算法

*主成分分析(PCA)

*自编码器

应用

图像模式识别：

*医疗图像分析：疾病检测和诊断

*人脸识别：身份验证和安保

*对象检测：自动化驾驶和机器人

视频模式识别：

*动作识别：识别视频中的动作或行为

*事件检测：监视和安全系统中的关键事件检测

*手势识别：人机交互和虚拟现实

异常检测：

*欺诈检测：识别可疑交易和信用卡欺诈

*入侵检测：检测网络安全违规行为

*故障检测：预测和防止机械故障

优点

*自动化：减少人工审查和处理任务的需求。

*效率：快速处理大量数据，实现实时的模式识别和异常检测。

*可扩展性：可扩展到处理大型数据集和复杂模式。

挑战

*数据质量：算法的性能取决于数据的质量和多样性。

*噪音和异常：处理图像和视频中的噪音和异常可能是困难的。

*计算要求：处理大型数据集和复杂算法需要强大的计算能力。

趋势和未来方向

*深度学习：卷积神经网络(CNN)和生成对抗网络(GAN)等深度学习技术在图表模式识别和异常检测中取得了显著进展。

*边缘计算：将模式识别和异常检测算法部署到边缘设备，实现低延迟和实时决策。

*融合多模态数据：结合图像、视频和传感器数据来提高检测准确性。第五部分图神经网络中的图表模式识别与异常检测关键词关键要点【图表模式识别与异常检测】

1.图表模式识别技术用于从图数据中识别和提取模式。这些模式可以代表社区结构、中心节点或频繁的子图。通过识别这些模式，可以揭示图数据中的潜在见解和知识。

2.异常检测技术用于识别图数据中的异常或可疑数据点。这些异常点可能代表异常行为、欺诈或网络入侵。通过检测这些异常点，可以提高图数据的安全性和完整性。

3.图神经网络（GNN）是一种专门用于处理图数据的神经网络模型。GNN利用图结构信息来学习节点和边的特征表示。这些表示可用于执行各种任务，如节点分类、链接预测和图聚类。

图神经网络（GNN）在图表模式识别中的应用

1.GNN可以学习节点和边的分布式表示，从而捕获图数据的结构和语义信息。这些表示可用于识别图中的模式和子图，从而实现有效的模式识别。

2.GNN具有处理大规模图数据的能力。它们可以高效地聚合节点和邻域信息，从而在大型图数据上进行模式识别和异常检测。

3.GNN可以集成多种信息源，例如节点特征、边权重和图拓扑结构。这使得它们能够从复杂的图数据中提取更全面的模式和见解。

图神经网络（GNN）在异常检测中的应用

1.GNN可以学习图数据的正常行为模式，并识别偏离这些模式的数据点。这些异常点可能代表欺诈、异常行为或网络入侵。

2.GNN可以处理动态图数据，随着时间的推移进行适应和学习。这使其能够检测不断变化的环境中的异常情况。

3.GNN可以与其他机器学习技术（如监督学习和无监督学习）相结合，以提高异常检测的性能。图表模式识别和异常检测

导言

图表模式识别和异常检测在机器学习和数据挖掘领域有着广泛的应用。图表数据是一种复杂的数据结构，由将节点连接在一起的边组成。图表模式识别和异常检测技术允许我们从图表数据中发现模式和异常。

图表神经网络中的图表模式识别与异常检测

图表神经网络（GNN）是一种专门用于处理图表数据的深度学习模型。GNN利用图表数据的结构化信息来执行各种任务，包括图表模式识别和异常检测。

图表模式识别

图表模式识别涉及识别出现在图表中的特定子图模式。这些模式可以表示特定对象、事件或关系。GNN可以通过对图表节点和边进行消息传递机制来学习识别这些模式。

异常检测

图表异常检测涉及识别图表数据中的异常点或异常子图。这些异常点或异常子图可能表示异常或欺诈行为。GNN可以通过学习图表数据的正常模式来执行异常检测。

GNN用于图表模式识别和异常检测的优势

*结构化信息的利用：GNN能够利用图表数据的结构化信息，从而提供比传统深度学习模型更好的识别模式和异常的能力。

*强大的表示能力：GNN可以学习复杂和高维的图表表示，从而捕获图表数据的丰富信息。

*端到端学习：GNN允许端到端学习，从而无需进行特征工程即可直接从图表数据中学习模式和异常。

GNN用于图表模式识别和异常检测的应用

GNN在图表模式识别和异常检测的应用广泛，包括：

*社交网络分析：识别影响力和社区结构

*欺诈检测：检测异常交易和帐户活动

*医疗诊断：识别疾病模式和异常症状

*推荐系统：预测用户偏好和商品推荐

GNN中图表模式识别和异常检测的发展趋势

GNN领域仍在不断发展，出现了一些令人兴奋的新趋势：

*异构GNN：处理具有不同类型节点和边的异构图表

*时态GNN：处理时变图表数据

*解释性GNN：开发可解释图表模式识别和异常检测模型

*半监督和无监督GNN：减少标记数据的依赖性

结论

GNN在图表模式识别和异常检测方面展示了巨大的潜力。它们能够利用图表数据的结构化信息，从而提供比传统深度学习模型更好的性能。随着GNN技术的不断发展，我们可以期待在这些领域取得更多创新和进步。第六部分复杂图表结构中的模式识别与异常检测关键词关键要点【复杂图表结构中的层次分解和异常检测】：

1.分层结构分解可将复杂图表分解为更小的、易于管理的子图表，便于模式识别和异常检测。

2.通过分析各层次的拓扑结构和数据分布差异，可以定位异常子图表或数据点。

3.层次分解可与机器学习算法相结合，自动学习复杂图表结构中的层次关系和异常模式。

【复杂图表结构中的聚类和异常检测】：

复杂图表结构中的模式识别与异常检测

引言

复杂图表结构中数据的模式识别和异常检测至关重要，以了解数据中的潜在关系和识别异常或欺诈行为。本文将探讨复杂图表结构中模式识别和异常检测的技术，包括：

图结构中的模式识别

对于具有复杂结构和连接关系的图数据，识别模式至关重要。模式可以是频繁模式（经常出现的子图）、闭合模式（构成封闭子图的子图）或社区（具有密集内部连接的子图）。

*频繁模式挖掘：使用频繁模式挖掘算法，例如FP-Growth或CLOSEMiner，来识别常见模式和关联关系。

*闭合模式挖掘：使用闭合模式挖掘算法，例如Charm或CloseMiner，来识别不会作为任何其他模式子集的模式。

*社区检测：使用社区检测算法，例如Girvan-Newman或Louvain方法，来识别图中的紧密连接组。

图结构中的异常检测

在图结构中检测异常可以发现异常行为、错误或异常实体。异常可以是结构异常（连接关系异常）或属性异常（节点或边缘属性异常）。

*结构异常检测：使用基于图论的异常检测方法，例如局部异常因子（LOF）或孤立森林，来识别具有异常连接模式的节点或子图。

*属性异常检测：使用统计或机器学习技术，例如z-score或一类支持向量机（One-ClassSVM），来识别属性异常的节点或边缘。

时间变化图结构

随着时间的推移，图结构可能会发生变化，这使得时间变化图模式识别和异常检测变得至关重要。

*时间序列图挖掘：使用时间序列图挖掘算法，例如D-MoSS或gSpan，来识别图结构随时间变化的模式。

*时间变化异常检测：使用基于时间序列分析的异常检测方法，例如时序聚类或时间序列异常检测，来检测图结构中随时间变化的异常。

复杂图表结构的应用程序

复杂图表结构中模式识别和异常检测技术在各种应用程序中都有广泛应用，包括：

*社交网络分析：识别社区、检测虚假账户、发现可疑活动。

*欺诈检测：识别异常交易模式、检测欺诈者、预防金融犯罪。

*医疗保健：识别疾病模式、发现药物不良反应、监测患者健康。

*网络安全：检测恶意软件、网络攻击、入侵行为。

结论

复杂图表结构中的模式识别和异常检测是数据分析的重要工具。通过识别模式和检测异常，可以深入了解数据，发现隐藏的见解，并做出明智的决策。随着图表数据变得越来越普遍和复杂，这些技术在各种应用程序中将继续发挥至关重要的作用。第七部分图表模式识别与异常检测在网络安全中的应用关键词关键要点网络入侵检测

1.利用图表模式识别算法检测异常网络流量模式，识别入侵攻击和可疑活动。

2.通过建立正常网络流量基线，将异常流量与正常流量区分开来，提高检测准确性。

3.利用机器学习和数据挖掘技术，实时分析网络流量数据，及时发现异常情况。

恶意软件检测

1.利用图表模式识别算法分析恶意软件代码，找出其特征模式。

2.构建恶意软件特征库，并将新发现的恶意软件与库中特征进行对比，实现快速检测。

3.结合机器学习和人工智能技术，识别恶意软件的新变种和未知威胁。

网络事件分析

1.利用图表模式识别算法绘制网络事件图，关联不同事件之间的关系。

2.通过事件图分析，识别网络中发生的入侵攻击、安全事件和潜在威胁。

3.整合多种数据源，包括网络日志、告警信息和安全设备数据，提高事件分析的全面性。

欺诈检测

1.利用图表模式识别算法识别欺诈性网络交易，分析交易模式和用户行为。

2.建立用户基线，将异常交易与正常交易区分开来，识别欺诈行为。

3.结合风险评分和机器学习模型，提高欺诈检测的准确性和效率。

网络流量优化

1.利用图表模式识别算法分析网络流量模式，识别网络拥塞和瓶颈。

2.通过网络拓扑图优化路由策略，缓解网络拥塞，提高网络性能。

3.实时监控网络流量，及时调整网络参数，确保网络稳定性和高效传输。

网络安全态势感知

1.利用图表模式识别算法绘制网络安全态势图，展示网络中的威胁和脆弱性。

2.通过态势图分析，识别网络安全风险，制定应对策略，提高网络安全防御能力。

3.整合多种安全数据源，包括漏洞扫描、安全事件和威胁情报，增强网络安全态势感知的全面性和准确性。图表模式识别和异常检测在网络安全中的应用

引言

随着网络安全威胁的不断演变，传统的安全措施已经不再足以保护现代网络。图表模式识别和异常检测技术的出现为网络安全提供了新的视角，使其能够识别复杂模式并检测异常行为，从而提高网络安全态势。

图表模式识别

图表模式识别是一种机器学习技术，它涉及从图表数据中识别模式。在网络安全方面，图表数据可以表示网络活动中的各种关系，例如主机之间的连接、进程之间的交互以及IP地址之间的通信。图表模式识别算法可以识别这些关系中的异常模式，从而指示潜在的安全威胁。

异常检测

异常检测是一种统计技术，它涉及识别与正常数据显着不同的数据点。在网络安全方面，正常数据可以代表网络活动中的典型模式，而异常点可以指示可疑或恶意的行为。异常检测算法可以监控网络流量并检测与基线不同的活动，从而触发警报并提示安全分析人员。

在网络安全中的应用

1.恶意软件检测

图表模式识别和异常检测技术可以用来检测恶意软件。通过分析网络流量中的图表模式，这些技术可以识别恶意软件的特定行为特征，例如命令和控制通信、数据窃取和文件加密。

2.入侵检测

图表模式识别和异常检测技术可以用来检测网络入侵。通过监控网络活动并检测异常行为，这些技术可以识别已知的入侵模式并检测未知的威胁。

3.僵尸网络识别

图表模式识别技术可以用来识别僵尸网络。通过分析网络流量中的图表模式，这些技术可以识别受感染主机之间的连接并检测僵尸网络的命令和控制服务器。

4.欺诈检测

异常检测技术可以用来检测网络欺诈。通过监控网络活动并检测与正常用户行为不同的异常行为，这些技术可以识别欺诈性交易和身份盗窃。

5.威胁情报分析

图表模式识别和异常检测技术可以用来分析威胁情报。通过将这些技术应用于收集的威胁情报，安全分析人员可以识别威胁模式、预测攻击趋势并改进安全措施。

优势

*自动化检测：图表模式识别和异常检测技术可以自动化检测过程，减少人为错误并提高效率。

*复杂模式识别：这些技术能够识别传统安全措施无法检测到的复杂模式。

*适应性强：它们可以适应网络活动的不断变化，并在面对新威胁时保持准确性。

*可扩展性：它们可以部署在大型网络环境中，并随着网络的增长而轻松扩展。

挑战

*误报：这些技术可能会产生误报，需要仔细调整和评估。

*计算开销：复杂图表模式识别算法可能需要大量计算资源。

*数据隐私：分析图表数据可能会涉及敏感信息，需要适当的数据处理和隐私保护措施。

*需要专业知识：部署和维护图表模式识别和异常检测技术需要网络安全方面的专业知识。

结论

图表模式识别和异常检测技术为网络安全提供了强大的工具，使其能够识别复杂模式、检测异常行为并提高网络安全态势。通过将这些技术与传统安全措施相结合，组织可以显着增强其网络保护并减少网络安全威胁的风险。第八部分图表模式识别与异常检测在金融风控中的应用关键词关键要点【图表模式识别与异常检测在金融风控中的应用】

主题名称：异常检测与欺诈识别

1.图表模式识别可用于识别时间序列数据中的异常模式，如异常交易、可疑登录行为或洗钱等。

2.异常检测算法可检测偏离正常模式的数据点，从而标记潜在的欺诈或滥用行为。

3.结合机器学习技术，异常检测模型可自动学习和适应不断变化的数据模式，提高欺诈识别效率。

主题名称：风险评估与信用评分

图表模式识别与异常检测在金融风控中的应用

引言

图表模式识别和异常检测技术在金融风险控制领域扮演着至关重要的角色，通过识别异常交易行为和市场模式，协助金融机构及时发现并应对风险。

图表模式识别

图表模式识别是一种基于图表形态的技术分析方法，旨在识别特定图表模式，预测未来的价格走势。在金融风控中，图表模式识别用于识别潜在的交易违规行为，例如内幕交易、操纵市场等。通过识别异常的图表模式，风险控制人员可以及时采取措施，调查可疑交易并防止损失。

异常检测

异常检测是一种识别与正常数据模式有显着差异的数据点或模式的技术。在金融风控中，异常检测用于识别异常