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在网络监控中,流量监控是非常重要的,但是如果网络流量过大,监控网络流量的成本也会随之增加。此时,是否有一种不需要流量监控的方法呢?。
基于行为的监控是一种通过监控设备和系统行为来检测异常行为的方法。这种监控方法主要分为两种方式:一种是基于规则的监控,另一种是基于机器学习的监控。
基于规则的监控是通过事先设定规则来监控设备和系统的行为,当行为不符合规则时,就会触发报警。这种方法的优点是实现简单,但是规则越多,监控的范围越广,所需的维护工作也就越多。
基于机器学习的监控是通过对设备和系统行为的学习,来识别出异常行为。这种方法通过训练机器学习模型来学习设备和系统的行为,当发现不符合预期的行为时,就会触发报警。这种方法的优点是可以自动学习,不需要事先设定规则,但是需要大量的数据和时间来训练模型。