8、自适应异常检测：通过自校准和动态更新实现智能防护

自适应异常检测：通过自校准和动态更新实现智能防护

在当今数字化的时代，网络安全面临着前所未有的挑战。异常检测传感器作为网络和主机防御的重要组成部分，对于保护系统免受各种攻击起着关键作用。然而，传统的异常检测方法往往需要人工干预进行参数校准，且难以适应系统的动态变化，导致检测性能受限。本文将介绍一种自适应异常检测方法，通过自校准和动态更新来解决这些问题。

1. 自净化参数分析

为了评估使用自动确定的净化参数构建的模型的质量，我们将其性能与使用经验确定的参数构建的净化模型进行了比较。这两种类型的模型存在根本区别：前者的净化过程完全无需人工干预，而后者则需要大量的人工干预来评估不同参数值下模型的质量，并确定合适的参数值。

净化过程中有两个关键参数值得关注：时间粒度和投票阈值。我们将比较以下几种情况构建的模型：
- 固定时间粒度和自动确定的投票阈值；
- 自动确定的时间粒度和固定的投票阈值；
- 时间粒度和投票阈值均自动确定。

比较项	www1 - FP(%)	www1 - TP(%)	lists - FP(%)	lists - TP(%)
N/A(无净化)	0.07	0	0.04	0
经验参数