误报率造句

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减少了误报率，提高了报警的可信度。
Wms通过引入hash函数，将32 * 2位的ip地址压缩到11位，减少跟踪路径的误报率。
为了提高侦测和减少误报率我们建议您发送文件到我们的病毒实验室进行进一步分析。
对实现的主机入侵检测系统进行了测试，得到了较好的检测率和较低的误报率和漏报率。
由于人脸模式错综复杂、易受干扰，所以人脸检测算法一般都存在计算量大、速度慢、误报率高的弱点。
通过对30篇含有578个错误测试点的文本进行实验，所提算法的查错召回率为86 . 85 % 、准确率为69 . 43 % ，误报率为30 . 57 % 。
入侵检测系统的有效性可用检测率、虚报率两个参数来标记。虚报率又可分为误报率和漏报率。
实验表明该方法能有效提高入侵检测系统的检测率，降低其误报率，增强计算机系统抵御入侵及自身免疫能力。
但目前入侵检测系统存在的高误报率、缺乏互操作能力、缺乏全局视图和警报关联等问题,已严重限制了入侵检测系统的发展和应用。
由于对肤色信息的利用有着速度上的明显优势，所以在尽量保证不降低正确率的前提下，将提高人脸检测的速度，同时降低误报率。
用误报率造句挺难的，這是一个万能造句的方法
当前ids的最大弱点是面对海量的审计记录无法快速检测入侵行为，并且误报率之高严重影响了系统性能。
由于这种方式不仅仅考虑到入侵行为的特征，还能对其作用效果进行检测，从而降低了误报率提高了检测的准确性。
异常检测是通过构造正常的用户轮廓来检测用户的行为，优点是可以检测到未知的入侵行为，但是技术不成熟，误报率高。
当前入侵检测系统的误报率高的主要原因是：仅仅由单一的检测手段得到的不完善的信息而没有充分考虑各种检测信息，容易得出不正确的结论。
人工免疫系统( artificialimmunesystem , ais )可以很好的弥补ids系统的检测准确率较低,漏报和误报率较高缺点;同时对于检测未知入侵和新的攻击行为,也具有很大的意义。
结果表明，基于信息融合思想的入侵检测系统，不仅可以降低信息的冗余度；而且进行适当融合计算能够提高检测结果准确性，降低系统误报率；另外，具有一定的容错能力。
在此基础上，将欧氏距离( euclideandistance )引入了入侵检测系统以降低入侵检测系统的误报率，并提出了基于euclidean距离的入侵检测方法intrusiondetectionbasedoneuclideandistance ( edid ) 。
此外，本系统将模糊推理和snort规则描述语言用于对入侵特征的分析与识别，构建起基于误用和基于异常相结合的入侵检测系统，使系统的误报率漏报率降低，而且数据分析更据实时性。
Naids是第一个基于数据挖掘方法的异常检测系统，是第一个通过分类引擎来降低误报率的入侵检测系统，是第一个提出滑动窗口技术实施在线增量式挖掘的入侵检测系统。