在数据库安全中，我们往往需要在高召回率和可接受的误报率之间进行权衡。过度追求极低的误报率可能导致大量漏报，而过度追求极高的召回率则可能导致警报泛滥，使安全团队疲于奔命。
3. 应对挑战的策略
AI在数据库安全领域面临诸多挑战，但也有相应的应对策略：
应对数据稀疏性与不平衡性：
采样技术： 对少数类进行过采样（如SMOTE）或对多数类进行欠采样。
异常点检测算法： 使用One-Class SVM、Isolation Forest等专门用于 日本电话号码库 异常检测的算法，它们不需要大量异常样本进行训练。
迁移学习： 利用在类似安全场景中预训练的模型，将其知识迁移到数据库安全领域，即使新场景的标签数据较少。
半监督学习： 利用少量标签数据和大量未标签数据进行学习，减轻对大量人工标注数据的依赖。
应对概念漂移（Concept Drift）：
在线学习/增量学习： 并更新其内部参数，以适应新的正常行为模式和攻击技术。
定期再训练： 设定策略，定期（例如每周或每月）使用最新收集的数据对模型进行完全或增量再训练。
模型漂移检测： 监控模型的性能指标，一旦发现性能显著下降，立即触发再训练。
集成学习： 结合多个模型，当一个模型出现性能下降时，其他模型仍能提供支持。
提高模型可解释性（XAI）：
选择可解释性强的模型： 在某些场景下，可以优先选择决策树、线性模型等本身就具有较好可解释性的模型。
后解释技术： 对于复杂的深度学习模型，使用LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)、SHAP (SHapley Additive exPlanations) 等工具来解释模型的预测结果，揭示哪些特征对异常检测起到了关键作用。
可视化： 通过图表、热力图等方式，直观展示模型关注的特征或异常模式。