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面向场景的自适应Bot机器人流量识别和防护方法

         

摘要

文章提供了一种面向场景的自适应Bot机器人流量识别和防护方法,通过采集业务运营过程中全量恶意僵尸Bot数据和正常业务数据代入动态学习模型中进行训练,生成不同的业务编排模型;结合动态模型学习框架充分衡量分类精度指标,最大限度降低Bot流量的误报率与漏报率;最终通过模型并结合多层次防护检测规则不断学习优化防护框架,逐渐精准预测各类未知与新型攻击,达到最佳的Bot防护效果。

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