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传统的异常检测技术必须将检测模型在"完全干净"的数据集上进行训练。研究提出了一种不需要这种数据集的异常检测模型训练方法。其检测模型的建立是利用机器学习算法得到数据集内各类数据的概率分布,再利用统计方法来检测其中的异常数据。将该法应用于系统调用的异常检测中时,取得了良好的效果。
基于概率分布的异常检测模型训练方法
【摘 要】
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传统的异常检测技术必须将检测模型在"完全干净"的数据集上进行训练。研究提出了一种不需要这种数据集的异常检测模型训练方法。其检测模型的建立是利用机器学习算法得到数据
【机 构】
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安徽省军区数据信息室
【出 处】
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宿州学院学报
【发表日期】
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2019年1期
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