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基于标记数据学习降低误报率的算法优化

无论是基于规则匹配的策略,还是基于复杂的安全分析模型,安全设备产生的告警都存在大量误报,这是一个相当普遍的问题。其中一个重要的原因是每个客户的应用场景和数据都多多少少有不同的差异,基于固定判断规则对有统计涨落的数据进行僵化的判断,很容易出现误判。 在没有持续人工干预和手动优化的情况下,策略和模型的误报率不会随着数据的积累而有所改进。也就是说安全分析人员通过对告警打标签的方式,可以将专业经验传授给智能算法,自动得反馈到策略和模型当中,使之对安全事件做出更精准的判断。本文介绍利用专家经验持续优化机器学习的方法,

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