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摘要在过去的十年中，研究人员，从业人员和公司努力制定机制来检测网络安全威胁。除其他努力中，这些努力是基于规则的，基于签名的基于签名或监督的机器学习（ML）算法，这些算法被证明有效地检测已经遇到和表征的那些侵犯。取而代之的是，新的未知威胁通常称为零日攻击或零周日，可能未发现，因为这些技术通常会被这些技术误解。近年来，无监督的异常检测算法显示出检测零周的潜力。然而，对无监督异常检测算法的定量分析的专门支持仍然很少，并且通常不会促进元学习，这有可能提高分类性能。在这样的程度上，本文介绍了零周期的问题，并审查了无监督的算法检测。然后，本文采用了提问方法来确定对零日检测进行定量分析的典型问题，并显示了如何使用适当的工具设置和行使无监督的算法。使用最新的攻击数据集，我们对i）特征对无监督算法的检测性能的影响，ii）评估入侵探测器的相关指标，iii）均需比较多个无用的算法，iiv），iv）iv算法，iv）iv）应用元学习的应用以减少错误分类的应用。最终，v）我们测量相对于零周的无监督异常检测算法的检测性能。总的来说，本文典型地说明了如何实际编排和应用适当的方法，过程和工具，甚至提供了非专家，以选择适当的策略来处理零日。
无监督的算法检测零日攻击
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