模型训练、异常检测方法、装置、设备、介质及产品

本公开涉及网络安全的技术领域，具体而言，涉及一种模型训练、异常检测方法、装置、设备、介质及产品，包括：获取服务器的运行状态样本，其中，运行状态样本为服务器在正常运行状态采集到的运行状态数据；对运行状态样本进行特征提取，得到特征向量，并对特征向量进行拟合处理，得到特征向量在服务器的各预设运行状态下的观测概率；其中，观测概率用于指示特征向量在各预设运行状态下出现的概率；基于观测概率、特征向量和运行状态样本，生成对抗样本；基于运行状态样本和对抗样本训练目标模型，得到训练后目标模型。实现在原有运行状态样本的基础上，利用生成的对抗样本扩展模型的训练样本，使目标模型可以充分拟合实际复杂的异常情况。