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社交媒體帖子是熱門且有價值的信息的來源。雖然大多數人使用社交媒體討論貓、狗、名人以及孩子相關話題，但也有一些帖子呼籲暴力、討論網絡安全攻擊和宣布突發新聞。但在不斷增長的內容堆中手動發現此類帖子或異常幾乎是不可能的。
在本文中，我們將討論借助人工智能(AI) 算法和Python 工具構建此類解決方案的關鍵組件。本文對於計劃開發社交媒體異常檢測解決方案的項目經理、AI 團隊和SaaS 開發團隊非常有用。
為什麼要檢測社交媒體上的異常情況？人工智能如何提供幫助？在IT 系統中，異常是指偏離預期的事件或數據記錄。在社交媒體背景下，異常檢測有助於分析事件、趨勢或個性，並捕捉個人和群體行為的有意義的變化。非典型用戶行為、熱門新話題和仇恨言論都可以被視為異常。
以前，此類工作是手動完成的。例如，警察可以監控社交網絡上的當地群體以發現威脅，記者可以在社交媒體上尋找新的故事和討論主題。
現在，人工智能驅動的技術使組織能夠自動化這些活動。使用機器學習(ML) 和人工智能算法來檢測異常更加有效，原因如下：
儘管有這些好處，基於人工智能的異常檢測無法取代分析異常並根據該分析做出決策的專家。這樣的解決方案只能節省數據收集和初步分析的時間。
誰可以從社交媒體異常檢測解決方案中受益？社交網絡不再只是與朋友交談的地方。人們用它們來開展業務、閱讀和發布新聞，甚至計劃事件和活動。這就是為什麼許多組織需要監控社交網絡以發現不同類型的異常情況。
社交媒體上基於人工智能的異常檢測對於在各個行業運營的組織非常有用：
社交網絡。任何社交網絡都必須能夠檢測和阻止仇恨言論、虛假新聞、冒充和機器人攻擊等事件。社交網絡開發人員可以依靠支持員工和用戶報告來檢測此類威脅，但這需要大量時間和金錢。相反，他們可以實施基於人工智能的異常檢測，以確保為用戶提供舒適的環境。
公共行政。防止對人民的威脅是任何政府的主要目標之一。監控社交媒體上的文本和視頻使政府組織能夠發現違反公共秩序、身體虐待、對國家安全的威脅以及其他類型的潛在非法活動。它對於揭露發生在公眾視野之外的事件（例如家庭暴力和非法交易）特別有用。
軍事。國家和國際軍事組織監控社交媒體以發現潛在的軍事威脅並收集情報。社交媒體上的異常對於開源情報(OSINT)操作也很重要，因為它們可能表明信息洩露、隱藏的用戶個人資料、未經宣布的軍事行動等。
網絡安全。對於網絡安全專家來說，與安全相關的社交媒體中的異常可能是潛在惡意活動的跡象。它們可以揭示黑客企圖、內部攻擊、數據洩露等的準備情況。此類數據有助於防止安全威脅並改善組織的整體網絡安全狀況。
教育。學生的人身安全是教育組織日益關注的問題。通過社交媒體監控和異常檢測，學校和大學可以隨時了解校園內的討論以及來自外部的可能威脅。
新聞媒體。監控社交媒體上的帖子是任何記者日常工作的重要組成部分。記者尋找新聞、專家意見和新趨勢，從數據分析的角度來看，這些都是異常現象。為這項任務應用專用的異常檢測解決方案可以為新聞媒體組織的員工節省大量時間，並使他們能夠更快地發布新聞。
如此廣泛的用例意味著不可能有一種一刀切的社交媒體異常檢測解決方案。您可以使用各種開發方法和工具來構建適合您確切需求的解決方案。
Python為開發人員提供了大量的AI開發工具和廣泛的集成選項。這種語言有幾個專用於人工智能開發的包和大量庫。使用它們可以大大減少開發時間，因為在大多數情況下，您不需要發明自己的解決方案。如果您這樣做，您可以從詳細的Python 文檔和強大的社區獲得幫助。
在雲中部署異常檢測解決方案可讓您受益於所有SaaS 優勢：24/7 可用性、通過互聯網連接從任何位置和設備進行訪問、經濟高效的資源使用等等。如果考慮到人工智能發展的蓬勃發展可能導致GPU 短缺，訪問云硬件也很方便。
讓我們看一下可以幫助您檢測社交媒體上的異常情況的關鍵非人工智能功能。
哪些SaaS 功能對於異常檢測很重要？讓我們仔細看看設計異常檢測系統時需要注意的核心功能：
存儲和數據庫。異常檢測解決方案收集、處理和生成大量數據。您可以使用Amazon S3或Google Cloud Storage等雲服務來存儲這些數據。對於數據庫，請考慮使用Apache Cassandra或MongoDB，因為它們都可以有效管理大量通用數據，並且可以在重負載下快速工作。
網絡爬蟲。這部分解決方案必須搜索社交媒體並下載數據供人工智能分析。您可以配置爬蟲下載的數據類型。根據您項目的需求和要求，您可以使用Scrapy等開源框架來實現網絡爬蟲或開發自定義功能。 Python 提供了可用於此任務的Request和Beautiful Soup庫。
警報和通知。使用雲和人工智能進行異常檢測的主要優勢之一是近乎實時地標記異常內容。為了幫助用戶快速分析和響應異常情況，您可以以桌面消息、電子郵件和消息通知的形式實施警報。 Gmail、Slack 和Telegram 等常見通信工具提供了API，您可以將其集成到您的解決方案中，以通過您首選的通信渠道自動發送通知。
內容過濾器。為了能夠在異常檢測解決方案收集的一堆數據中找到某個事件，最終用戶需要一個過濾系統。您可以在解決方案中構建基本過濾器，並為用戶提供配置自定義過濾器的能力。例如，考慮添加內容源、內容類型、發現日期、檢測到的異常和可信度的過濾器。為了實現此類過濾器，Python 提供了PyOD、tsfresh、anomatools、PyCaret、anomalize和其他庫。
儀表板和數據可視化。此功能顯著簡化了數據分析，並幫助用戶在檢測到的異常中找到模式。將儀表板與數據過濾器相結合，用戶可以分析一段時間內的特定異常，將其與其他異常進行比較，合併多個來源的數據，創建報告等。您可以使用Matplotlib、Folium、Seaborn和其他Python 庫實現各種數據可視化選項。
用戶管理。每個最終用戶都必須擁有一個具有一定權限級別的配置文件、登錄憑據以及用戶信息（例如ID、姓名、頭像、角色等）。用戶管理允許管理員創建、編輯和刪除用戶，根據權限配置其功能。他們的角色，並控制用戶活動。您可以查找適合您需求的可用用戶管理模塊，或者使用Flask或Django實現自定義模塊。
身份和訪問管理。控制對用戶帳戶和用戶權限的訪問是確保解決方案安全的重要步驟之一。考慮實施多重身份驗證，以識別使用Google Authenticator或2FA Authenticator等現成工具訪問系統的用戶。您還可以添加用戶角色、組和訪問限制，以允許解決方案管理員控制用戶訪問。
這些核心功能將使最終用戶能夠有效地與異常檢測解決方案進行交互。請記住，此列表並不詳盡，您的解決方案可能需要其他功能，具體取決於您的用例和產品要求。
在下篇文章中，讓我們看看人工智能在哪里以及如何檢測異常。