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威胁检测服务通过采集统一身份认证（IAM）、云解析服务（DNS）、云审计服务（CTS）、对象存储服务（OBS）、虚拟私有云（VPC）的日志，利用AI智能引擎、威胁情报、规则基线模型，持续监控暴力破解、恶意攻击、渗透、挖矿攻击等恶意活动和未经授权行为，识别云服务日志中的潜在威胁，并对检测出的威胁告警进行统计。威胁检测服务的检测原理如图1所示。
利用AI智能引擎、威胁情报、规则基线模型一站式检测，持续监控暴力破解、恶意攻击、渗透、挖矿攻击等恶意活动和未经授权行为，识别云服务日志中的潜在威胁，对检测出的威胁告警信息进行统计展示。 威胁检测服务通过弹性画像模型、无监督模型、有监督模型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用
”窗口，可查看所有告警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
”窗口，可查看所有告警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
通过弹性画像模型、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
过弹性画像模型、无监督模型、有监督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高危场景实现了异常行为的智能检测。 挖掘数据特性，创新算法架构 在算法方面，分析DNS域名格式特点，创新的结合BERT思想构造三通道CNN模型，相比传统
威胁检测服务在业内领先引用AI智能引擎进行检测，提高检测的效率及标准，将潜在威胁纳入检测范围。 针对IAM重点保护对象，融入了AI智能检测引擎。通过弹性画像模型、无监督模型、有监督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高危场景实现了异常行为的智能检测。可
1 威胁检测服务 威胁检测服务（Managed Threat Detection，MTD）通过集成AI智能引擎、威胁黑白名单、规则基线等检测模型，持续实时识别各类云服务日志中的潜在威胁（潜在的恶意活动、未经授权行为）并输出分析结果，从而提升用户告警、事件检测准确性，提升运维运营效率
Threat Detection，简称MTD）在满足规则和情报检测基础之上，新增算法模型AI智能引擎，实现IAM异常检测、DGA检测、DNS隧道检测。针对IAM账号的爆破攻击，新增异常行为检测模型，实现账号分布式暴破攻击威胁的检测。 表2 MTD与HSS账号暴力破解的区别 功能项
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