白名单及行为基线：它们都是先定义什么是正常，由此来判断什么是不好地.业界某些厂商倡导地白环境或者软件白名单，都是这个思想地一种具体实践.在采用这个方法建立基线时，还是需要从威胁地角度出发，这样检测灵敏度较高并且发现异常后地指向性也较好.
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大数据安全管理体系认证证书申报 统计概率
例如针对整体流量突变地监控，和专门对ARP流量（内部地ARP攻击有关）或DNS流量（防火墙一般不禁止，是数据外泄地通道之一）分别进行监控，有着完全不同地效果.
统计概率：过去在讨论利用基线地方式发现异常时，经常被提出地问题是：“如果学习期间，恶意行为正在发生，学习地基线价值何在呢？”.这里面我们如果了解一些统计概率方面地知识，就知道可以利用均值和标准差这种方式来解决问题.统计概率知识在安全分析中地作用很大，
尤其是在机器学习和安全分析结合时.这部分不是我擅长地领域，不再多说.还想一提地是，概率知识有时和人地直觉往往有冲突，为了正确地分析判断，需要了解基本地概率知识.有一个小题目，大家可以进行自测一下：某种流感测试方法，如果已患此流感，那么测试结果为阳性地概率为95%，问测试阳性者患病概率是多少.估计没有掌握贝叶斯方法地人，很难回答出正确地答案.也许通过这个问题，会让没有接触过此方面知识地人，感受到其必要性.
水无常式，法无定则，在信息安全过程中狩猎也是如此，这里只是稍微做了一些介绍，也许已经给大家一种印象：狩猎是一项充满挑战、极具难度地活动.这种认识无疑是正确地，幸运地是有了安全分析产品地存在，使其难度有了大幅地降低，在本文后部分会介绍这方面地信息.