摘要
本发明涉及异常检测技术领域,尤其涉及一种网络安全异常检测模型的规则提取方法、装置、电子设备及存储介质,其中,方法包括:基于根回归树生成方法,利用原始模型输出的异常概率值作为标签训练回归树模型,生成根回归树;对所述根回归树进行定位处理,获取低置信度区域;对低置信度区域进行数据增广处理,获取增广数据;基于所述增广数据生成根回归树子树,将所述根回归树和所述根回归树子树进行合并处理,获得合并树;对所述合并树进行规则提取处理,获得完整规则集。本方法独立于具体的异常检测学习机制,适用于多种异常检测模型;能够通过提取的规则有效地辅助安全专家进行模型验证、知识发现和决策支持,提高异常检测系统的透明度和信任度。
技术关键词
网络安全异常检测
规则提取方法
回归树模型
计算机执行指令
生成方法
样本
规则集
节点
CART算法
异常检测技术
异常检测系统
数据
可读存储介质
训练集
标签
特征值
决策
电子设备
处理器通信
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
视频帧信息
多模态数据融合
视觉检测算法
计算机执行指令
文本
城市道路横断面
板块
三维BIM模型
生成方法
生成结构化数据
计算机执行指令
学生
移动端
住宿管理技术
可读存储介质