为了跟踪这些潜在的使人衰弱的问题并保持对您的网络媒体资源的控制

您需要部署异常检测解决方案，异常检测是基于机器学习的数据挖掘过程，可识别给定数据集中的不同类型的异常，并帮助您了解其根本原因。应用这种机器学习技术可以使您从Web服务器日志中收集见解，并发现不应该存在的异常。那么，异常检测解决方案到底能揭示什么？以及它如何使您比以往更轻松地解决和消除有害活动？

 

通过服务器流量和状态码分析进行欺诈活动检测

通过使用Web服务器日志中的数据，异常检测解决方案可以执行服务器流量分析，然后为认为正常的服务器流量创建基线，因此当该基准存在偏差时，系统会将其标记为异常，请注意，无需编写规则来定义这些异常：机器学习系统通过对历史数据进行自我训练并将学习应用于实时数据来学习识别和检测异常。

 

在任何给定的如果服务器请求的数量

向服务器发出请求的IP地址的总数或每秒从服务器传输的字节数大于基准，则检测到异常，诸如来自不同IP地址的新站点之类的活动集中努力到达服务器可能表明存在欺诈性活动–这是拒绝服务（DoS）攻击的典型示例，对于突然转移大量数据的已知站点也可以说相同的话，这可能表明存在网络间谍活动，您需要及早意识到这些异常现象，然后才能对业务运营造成真正的损害。

 

如果允许在您的网站内发生此类意图不明的复杂攻击

则可能会给您的业务造成沉重的负担，并且在终被发现时会牺牲外部信心和公司士气。

 

端点分析可以表明尝试了黑客攻击

企业可以使用异常检测解决方案来防止尝试的黑客攻击或DoS攻击，该解决方案可以创建网站页面的基准，同时还可以跟踪存在可访问性问题的网页，能够立即检测到这一点至关重要，特别是在2017年有超过一半的美国企业被黑客入侵的情况下，这使他们花费了数千美元来调查黑客行为以及恢复或更换硬件。

 

同样偏离此基线被认为是异常可能表明有害活动

如果突然访问比普通页面更多的不常用页面，则您的网站可能面临DoS攻击，该攻击旨在使网站变慢或完全瘫痪，现在应该很清楚为什么您真的舍不得放弃为Web服务器日志采用异常检测解决方案，一旦发现异常，企业就可以采取相关措施（包括实时）以防止任何恶意活动，凭借其确定此类高风险恶意活动的能力，异常检测解决方案应成为每个在线运营的企业系统中的重要组成部分。

 

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