抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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現在、ユーザーの入力頻度に基づく悪意な命令の検出精度が低いが、ユーザーの行為モード或いは時系列的な関連に基づく方法は、ブロックが悪意行為のすべての情報を含む前提に普遍的に確立し、この前提は実際の環境で満足することは難しい。上述の問題に対して、まずユーザーの入力周波数に基づく機械学習方法を提案し、SEAデータセット上で優れた効果を得た。さらに,不完全な悪意なユーザコマンド情報に基づく認識方法を設計して,実験結果は,提案方法がより良い検出能力を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】