使用机器学习进行异常检测的特点和优势
AWS IoT Device Defender 提供异常检测功能，利用机器学习来检测威胁，其准确度比传统的基于规则的异常检测更高。通过使用机器学习，可以根据过去的数据学习正常行为，然后在此基础上识别异常。这使我们能够灵活应对未知的攻击和新的威胁。
使用机器学习的异常检测可以学习物联网设备的正常运行模式，并将任何偏离这些模式的行为检测为异常。例如，您可以识别在短时间内发送比平时大量数据的设备，或从异常 IP 地址访问的设备。
与传统异常检测的区别和优势
传统的异常检测涉及根据预设的规则和阈值检测异常。但这种方 亚马逊数据 法的缺点是难以应对未知威胁或新的攻击手段。使用机器学习的异常检测从过去的数据中学习正常行为，然后利用该行为确定异常，其优点是能够应对未知威胁。
如何设置机器学习异常检测
要利用机器学习，首先要收集过去的设备数据并将其用作学习数据来创建模型。 AWS IoT Device Defender 允许您训练机器学习模型，以根据您指定的指标（例如数据传输量、访问源 IP 和 CPU 使用率）优化异常检测。
使用机器学习的好处
通过使用机器学习，您可以获得减少误报、提高异常检测的准确性以及应对新威胁等好处。特别是，它可以检测到使用传统的基于规则的检测方法可能会忽略的细微异常，从而可以实施更先进的安全措施。