开放环境下的鲁棒异常检测
机器学习模型有效的前提假设是：训练阶段与模型部署阶段的数据分布一致，然而在真实世界中，数据往往是变化的，输入与输出之间的关联性也会发生变化，这种现象（概念漂移）会导致机器学习模型的表现下降；异常检测任务作为安全领域的一项重要任务，应用领域广泛，异常检测的模型同样会受概念漂移现象的影响。为了提高异常检测算法的鲁棒性，本文介绍一篇NDSS2023年的论文，该论文关注正常行为的变化情况，剔除过期正常行为，添加新增正常行为，从而使模型适应数据的变化，提高鲁棒性。
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