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bl blog.nsfocus.net / 2023-04-09 21:42 / by @技术头条 / 原作者:@绿盟科技

开放环境下的鲁棒异常检测

机器学习模型有效的前提假设是:训练阶段与模型部署阶段的数据分布一致,然而在真实世界中,数据往往是变化的,输入与输出之间的关联性也会发生变化,这种现象(概念漂移)会导致机器学习模型的表现下降;异常检测任务作为安全领域的一项重要任务,应用领域广泛,异常检测的模型同样会受概念漂移现象的影响。为了提高异常检测算法的鲁棒性,本文介绍一篇NDSS2023年的论文,该论文关注正常行为的变化情况,剔除过期正常行为,添加新增正常行为,从而使模型适应数据的变化,提高鲁棒性。

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