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型、无监督学习模型、有监督学习模型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景进行智能检测。通过SVM、随机森林、神经网络等算法实现对隧道域名、DGA域名以及异常行为的智能检测。 AI引擎检测保持模型对真实数据的学习，保证数据
类型示例和各服务日志分别的告警类型示例，详情请参见查看告警类型详情。 由于AI检测模型的普遍特性，一般上线后需要基于您的真实数据学习训练大致3个月，学习阶段检测结果可能存在误差，您可以在告警列表的“操作”列单击“反馈可信度”反馈出现的问题。 告警详细信息按照最新发生时间靠前的排序方式进行排序，相关参数说明如表1所示。
类型示例和各服务日志分别的告警类型示例，详情请参见查看告警类型详情。 由于AI检测模型的普遍特性，一般上线后需要基于您的真实数据学习训练大致3个月，学习阶段检测结果可能存在误差，您可以在告警列表的“操作”列单击“反馈可信度”反馈出现的问题。 告警详细信息按照最新发生时间靠前的排序方式进行排序，相关参数说明如表1所示。
可将MTD服务或其它所有服务历史发现的情报通过纯文本（Plaintext）格式添加到威胁检测服务中，也可将白名单添加到威胁检测服务，实现自定义威胁检测的范围，威胁检测服务会忽略白名单中IP地址的活动并对情报中IP地址的活动生成告警结果。 跨服务联动响应 为满足等保合规要求，支持将检测结果存储至对象存储服务（OBS）。
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