[gtug-bsas] Anomalías estadísticas y Detección de fraude

Gentes,

Me gustaría saber si alguien me puede orientar en el camino correcto. Me gustarían 3 cosas. Literatura al respecto, alguna solución ofrecida por Google y alternativas.

Tengo el siguiente escenario:

Un servicio que cada vez que es usado guarda información de el siguiente estilo:

* Origen (representación de un lugar geográfico)

* Destino (representación de un lugar geográfico)

* Duración (en segundos)

* Costo (en centavos)

* Jurisdicción (A,B,C,D,E)

Existen 20.000.000 detalles como ese por día distribuidos en aprox. 700 cuentas.

Estoy buscando la manera de poder detectar anomalías de uso en tiempo real.

Ya sea que usan una cantidad de dinero fuera de lo habitual, los destinos son anormales, la distribución de jurisdicciones son anormales, las duraciones son anormales, o el simple total de usos es anormal.

No puedo dar ejemplos mas específicos pero puedo decir con lo que cuento en este momento.

Una imagen de las conexiones actuales (un promedio de 8.000) en Couchbase.

Un evento de inicio y fin de las conexiones.

Estoy viendo de hacer el análisis de los datos usando ElasticSearch, pero si alguien conoce alternativas mejores me gustaría escucharlas :)

Desde ya muchas gracias,

Juan S. Simon

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