基于增量学习的异常告警识别方法、装置、服务器和存储介质
基本信息
| 申请号 | CN202110658075.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113259379A | 公开（公告）日 | 2021-08-13 |
| 申请公布号 | CN113259379A | 申请公布日 | 2021-08-13 |
| 分类号 | H04L29/06;G06K9/62 | 分类 | 电通信技术; |
| 发明人 | 周文;曹瑜;李绪国;任柳江;董贵山;吴波 | 申请（专利权）人 | 成都卫士通信息安全技术有限公司 |
| 代理机构 | 北京中知法苑知识产权代理有限公司 | 代理人 | 陈俊由 |
| 地址 | 100088 北京市海淀区马甸路2号中航油大厦 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及采用单分类支持向量机（OneClassSVM）的异常检测，识别新的高危险告警领域，具体提供了一种基于增量学习的异常告警识别方法、装置、服务器和存储介质，该方法首先利用不纯净的原始数据集训练一个单分类支持向量机（OneClassSVM）模型识别异常告警，然后安全运营人员定期对模型得到的异常告警进行标记，并基于增量学习对模型进行迭代优化，以提高模型检测性能，降低漏报和误报。 |
