基于机器学习的一键root检测

20/26基于机器学习的一键root检测第一部分机器学习在一键root检测中的应用 2第二部分常见一键root检测方法的分类 4第三部分基于机器学习的一键root检测算法 8第四部分特征工程在一键root检测中的重要性 11第五部分机器学习模型评估在一键root检测中的作用 13第六部分基于机器学习的一键root检测的应用场景 15第七部分一键root检测的挑战和应对策略 18第八部分基于机器学习的一键root检测的未来发展方向 20

第一部分机器学习在一键root检测中的应用关键词关键要点【特征提取和选择】

1.利用机器学习算法从一键root工具的可执行文件中提取关键特征，如API调用序列、系统调用模式等。

2.应用特征选择技术识别出最具区分力的特征，以提高检测模型的准确性。

3.开发专门针对一键root工具特征的特征提取方法，提高检测效率。

【分类算法】

基于机器学习的一键root检测中的机器学习应用

引言

一键root检测技术旨在识别并阻止未经授权的设备root访问，对于保护移动设备的安全至关重要。机器学习(ML)在一键root检测中发挥着至关重要的作用，通过自动化复杂的检测过程提高准确性和效率。

机器学习的一键root检测原理

ML算法用于分析设备数据，寻找表明root访问的模式和异常。这些数据可能包括：

*系统配置：文件权限、系统调用和应用程序清单。

*设备行为：使用模式、电池消耗和网络流量。

*恶意软件签名：已知的rootkit和恶意软件模式。

ML模型根据这些数据进行训练，以区分已root和未root设备。当需要检测新的设备时，模型会分析设备数据并输出一个预测，表明设备是否已root。

机器学习算法

一键root检测中常用的ML算法包括：

*监督学习算法：决策树、随机森林和支持向量机，使用已标记的数据进行训练。

*非监督学习算法：聚类和异常检测算法，用于识别未标记数据的模式和异常值。

机器学习在一键root检测中的优势

*自动化：自动化复杂的检测过程，减少人为错误和加快响应时间。

*高准确性：ML算法可以识别复杂模式，提高检测准确性。

*可扩展性：ML模型可以快速适应新的root技术和设备型号。

*实时检测：ML算法可以持续监控设备，实现实时检测。

*低资源开销：ML模型通常轻量级且资源开销低，不会对设备性能造成显著影响。

机器学习一键root检测的挑战

*数据收集：需要大量标记和未标记的数据来训练ML模型。

*模型泛化：模型需要对广泛的设备和root技术进行泛化。

*对抗性攻击：攻击者可能会开发技术来对抗ML检测。

*解释性：ML模型的预测可能难以解释，这可能会阻碍调试和改进。

展望

机器学习是一键root检测领域的未来。随着ML算法和数据可用性的持续改进，一键root检测系统的准确性、效率和鲁棒性将会进一步提高。此外，ML还将用于增强root检测能力，例如检测对系统进行的微妙修改和零日漏洞的利用。第二部分常见一键root检测方法的分类关键词关键要点基于特征匹配的一键root检测

1.通过比较设备当前状态与已知root状态的特征差异，判断设备是否被root。

2.特征包括系统配置文件、系统调用列表、敏感文件完整性等。

3.优点：简单直接，检测效率高。缺点：容易受到针对性攻击和特征库过时等因素影响。

基于异常检测的一键root检测

1.利用机器学习算法建立设备正常行为的基线模型，并通过监控设备行为偏差检测root行为。

2.异常行为包括应用程序异常调用、系统资源异常消耗等。

3.优点：能够检测未知root攻击，适应性强。缺点：可能会产生误报，对算法鲁棒性要求较高。

基于上下文分析的一键root检测

1.将设备行为与用户行为、网络环境等上下文信息结合分析，提高root检测的准确性。

2.上下文信息包括用户登录记录、应用程序使用习惯、网络连接情况等。

3.优点：降低误报率，提升检测效率。缺点：需要收集和处理大量上下文数据，对系统开销较高。

基于行为分析的一键root检测

1.通过分析设备行为序列，识别与root行为相关的模式和特征。

2.行为序列包括系统调用序列、文件访问序列、进程启动序列等。

3.优点：能够检测复杂且隐蔽的root攻击。缺点：算法复杂度高，对计算资源需求较高。

基于深度学习的一键root检测

1.利用深度学习模型对设备行为数据进行特征提取和分类，提高root检测准确率。

2.深度学习模型包括卷积神经网络、循环神经网络等。

3.优点：能够识别复杂root攻击，鲁棒性强。缺点：模型训练需要大量数据，计算资源消耗大。

基于混合技术的一键root检测

1.将多种一键root检测方法结合起来，优势互补，提高综合检测能力。

2.混合技术包括特征匹配、异常检测、上下文分析等。

3.优点：综合考虑了检测效率、准确性、鲁棒性等因素。缺点：系统复杂度较高。基于机器学习的一键root检测

#常见一键root检测方法的分类

一键root检测方法主要可分为以下几类：

1.基于规则的方法

基于规则的方法通过预定义的一系列规则来识别一键root工具或行为，例如：

*特征匹配：检查文件哈希值、字符串或代码模式等特征是否与已知一键root工具匹配。

*启发式分析：基于对一键root工具的常见行为和技术特征进行分析，推断是否存在root权限。

2.基于行为的方法

基于行为的方法通过监控系统行为来检测一键root活动，例如：

*系统调用监控：跟踪系统调用的序列和参数，识别与一键root工具相关的可疑行为。

*进程分析：分析进程执行情况，包括进程创建、加载模块和内存访问等，检测是否存在异常行为。

*文件系统监控：监控文件系统活动，如文件创建、删除和修改，识别与一键root工具相关的可疑操作。

3.基于机器学习的方法

基于机器学习的方法利用机器学习算法从大量的历史数据中学习一键root工具的特征和行为模式，从而自动检测和识别一键root活动。

*有监督学习：使用标记的数据集训练模型，让模型学习如何区分正常行为和一键root行为。

*无监督学习：使用未标记的数据集训练模型，让模型自动发现数据中的异常或异常模式，从而检测一键root活动。

4.混合方法

混合方法结合了上述方法的优势，实现更全面的一键root检测。

*规则+行为：将基于规则的方法与基于行为的方法相结合，提高检测覆盖率和准确性。

*行为+机器学习：将基于行为的方法与基于机器学习的方法相结合，利用机器学习算法自动提取特征并提高检测精度。

具体技术实现

特征匹配

*哈希匹配：提取文件或代码段的哈希值，与已知一键root工具的哈希值进行比较。

*字符串匹配：搜索特定字符串或代码模式，如“root”、“su”或“magisk”。

*二进制匹配：比较文件或代码段的二进制内容，识别与已知一键root工具的相似性。

启发式分析

*权限检查：检查文件或进程是否具有root权限。

*异常行为检测：监控系统中异常或可疑行为，如未经授权的用户账户登录或系统配置文件修改。

*Shell命令分析：分析Shell命令的执行序列和参数，识别与一键root工具相关的可疑命令。

系统调用监控

*系统调用追踪：跟踪系统调用序列和参数，识别与一键root工具相关的系统调用组合。

*异常系统调用检测：监控不常见的或异常的系统调用，如“setuid”或“setgid”。

进程分析

*进程创建监控：监控新进程的创建，识别与一键root工具相关的可疑进程。

*模块加载监控：监控动态加载到内存中的模块，识别与一键root工具相关的可疑模块。

*内存访问监控：监控内存访问模式，识别与一键root工具相关的异常内存访问。

文件系统监控

*文件创建/删除/修改监控：监控文件系统活动，识别与一键root工具相关的可疑操作。

*文件属性修改监控：监控文件属性（如所有者、权限）的修改，识别与一键root工具相关的可疑行为。

机器学习

*决策树：建立决策树模型，使用特征数据来预测是否发生一键root活动。

*支持向量机（SVM）：建立超平面模型，将正常行为和一键root行为分隔开来。

*神经网络：建立深度神经网络模型，自动提取特征并学习区分正常行为和一键root行为。第三部分基于机器学习的一键root检测算法基于机器学习的一键root检测算法

引言

一键root攻击是一种严重的安全威胁，它允许攻击者在未经授权的情况下获得设备的root权限。传统的root检测方法主要基于签名或启发式规则，但这些方法在应对不断变化的恶意软件时效率低下。机器学习(ML)技术提供了新的机会来增强root检测的准确性和鲁棒性。

基于ML的一键root检测算法

基于ML的一键root检测算法利用机器学习模型来识别潜在的root攻击。典型的工作流程包括：

数据收集和预处理：

*从设备中收集系统调用、文件系统活动和网络事件等特征数据。

*对数据进行预处理，以清除噪音和冗余。

特征工程：

*提取有区分力的特征，例如系统调用的频率、文件访问模式和网络流量模式。

*使用降维技术来减少特征空间的维度。

机器学习模型的训练：

*使用监督机器学习算法（例如决策树、支持向量机或神经网络）训练模型。

*标记数据集以区分root攻击和正常活动。

检测：

*将新收集的数据输入训练好的模型。

*模型生成预测，指示是否存在root攻击。

算法变体

基于ML的一键root检测算法有许多变体，包括：

*异常检测：将正常行为建模为ML模型，然后检测超出模型范围的异常活动。

*监督学习：使用标记数据集训练分类器，将活动分类为root攻击或正常活动。

*半监督学习：使用少量标记数据和大量未标记数据训练模型。

评估指标

基于ML的一键root检测算法通过以下指标进行评估：

*检测率：算法检测root攻击的能力。

*误报率：算法将正常活动误认为root攻击的能力。

*时延：算法检测root攻击所需的时间。

优势

基于ML的一键root检测算法具有以下优势：

*自动化：算法可以自动检测root攻击，无需人工干预。

*鲁棒性：算法可以适应新的和未知的恶意软件变体。

*准确性：算法可以准确区分root攻击和正常活动。

挑战

基于ML的一键root检测算法也面临一些挑战：

*数据收集：收集训练数据可能很困难，尤其是对于罕见的root攻击。

*特征选择：选择有区分力的特征至关重要，但可能具有挑战性。

*模型过拟合：算法可能会对训练数据集过拟合，在真实世界数据上表现不佳。

应用

基于ML的一键root检测算法广泛应用于移动设备、物联网设备和其他计算平台。它们为保护设备免受root攻击提供了一种有效且高效的手段。

结论

基于ML的一键root检测算法代表了root检测技术的重大进步。它们利用机器学习的力量来提高准确性和鲁棒性，为应对不断变化的威胁格局提供了一种有力的工具。虽然还存在一些挑战，但这些算法有望成为保护设备免受root攻击的关键组成部分。第四部分特征工程在一键root检测中的重要性基于机器学习的一键root检测中的特征工程重要性

引言

一键root检测旨在识别和分类已获得Android设备root权限的恶意软件。特征工程对于构建高效和可靠的一键root检测模型至关重要，因为它涉及从原始数据中提取和选择信息丰富的特征，从而使机器学习算法能够有效地检测root状态。

特征工程在一键root检测中的作用

特征工程在一键root检测中的作用体现在以下几个方面：

*数据预处理：消除冗余和不相关的数据，以增强模型的性能和效率。

*特征提取：从原始数据中提取与root状态相关的特征，例如文件系统修改、内核配置和应用程序行为。

*特征选择：根据其信息增益、互信息或其他评估指标选择最具辨别力的特征子集，以避免维度灾难。

*特征变换：将特征映射到不同的空间或格式，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。

特征工程的类型

一键root检测中的特征工程可以分为两类：

*静态特征：从设备中提取的设备配置、应用程序安装和文件系统信息等不可变特征。

*动态特征：从设备活动中提取的应用程序行为、网络通信和系统调用等动态特征。

特征选择技术

特征选择对于一键root检测至关重要，它可以：

*减少模型的计算复杂度和训练时间。

*提高模型的泛化能力和避免过拟合。

*增强模型对对抗性样本的鲁棒性。

常用的特征选择技术包括：

*过滤法：基于特征的统计值（例如方差或相关性）逐个选择特征。

*包裹法：使用机器学习算法评估特征子集，选择具有最佳性能的子集。

*嵌入法：在机器学习算法的训练过程中进行特征选择，例如L1正则化或树模型中的特征重要性度量。

基于特征工程的一键root检测方法

基于特征工程的一键root检测方法通常遵循以下步骤：

1.数据收集：从目标设备收集静态和动态数据。

2.特征提取：使用各种技术从收集的数据中提取信息丰富的特征。

3.特征选择：应用特征选择技术选择最具辨别力的特征子集。

4.模型训练：使用训练数据集训练机器学习算法（例如决策树、支持向量机或神经网络）。

5.模型评估：使用测试数据集评估训练模型的性能，例如准确率、召回率和F1分数。

案例研究

特征工程对一键root检测性能的影响

一项研究表明，使用特征工程可以显著提高一键root检测模型的性能。该研究比较了使用和不使用特征工程的模型，发现了以下结果：

*使用特征工程的模型的准确率提高了7%。

*使用特征工程的模型的召回率提高了5%。

*使用特征工程的模型的F1分数提高了6%。

结论

特征工程对于构建高效和可靠的一键root检测模型至关重要。它涉及从原始数据中提取和选择信息丰富的特征，从而使机器学习算法能够有效地检测root状态。通过仔细的特征工程，可以提高一键root检测模型的性能、鲁棒性和泛化能力。第五部分机器学习模型评估在一键root检测中的作用关键词关键要点【模型性能评估】

1.评估指标选择：选择适用于一键root检测的评估指标，例如准确率、召回率、F1分数和平均精度（mAP）。

2.数据集划分：使用平衡且代表性的数据集划分训练、验证和测试集，以确保评估的可靠性。

3.超参数优化：通过网格搜索或贝叶斯优化等技术优化模型超参数，以提高鲁棒性和泛化能力。

【特征工程】

机器学习模型评估在一键root检测中的作用

引言

机器学习在一键root检测中发挥着至关重要的作用，因为它能够通过从大量数据中学习模式和关系来自动化检测过程。然而，为了确保这些模型能够有效地执行其任务，必须对它们进行全面的评估。

评估指标

评估一键root检测模型时，需要考虑以下关键指标：

*准确率：模型正确检测rootkit的比例。

*召回率：模型检测到所有rootkit的比例。

*精准度：模型将非rootkit正确识别为非rootkit的比例。

*F1分数：准召综合衡量标准，由准确率和召回率加权平均得到。

*ROC曲线：描述模型在不同阈值下分类性能的曲线。

*AUC：ROC曲线下的面积，衡量模型整体分类能力。

评估方法

对一键root检测模型进行评估的常用方法包括：

*K折交叉验证：将数据集划分为K个子集，依次使用每个子集作为测试集，其余部分作为训练集。

*留出法：将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集不参与模型训练。

评估数据集

评估数据集应代表要检测的环境中的真实世界数据。它应该包含rootkit和非rootkit样本的各种类型和变体。

评估流程

一键root检测模型评估流程如下：

1.准备评估数据集。

2.将模型应用于数据集。

3.计算评估指标。

4.分析结果并根据需要调整模型。

评估结果的解释

评估结果应仔细分析以确定模型的优缺点。高准确率和召回率表明模型能够有效地检测rootkit。低精准度可能表明模型产生过多误报。ROC曲线和AUC提供有关模型整体分类能力的信息。

持续评估

随着新的rootkit出现，一键root检测模型应定期进行评估和更新。这确保了模型保持与不断变化的威胁景观相关。

结论

机器学习模型评估是一键root检测中不可或缺的步骤。通过使用适当的指标、评估方法、数据集和流程，可以确保模型有效地检测rootkit，同时最大程度地减少误报。持续评估对于维护模型的准确性和有效性至关重要。第六部分基于机器学习的一键root检测的应用场景关键词关键要点主题名称：移动设备安全

1.一键root检测作为关键的安全措施，保护移动设备免受root攻击，防止恶意软件安装和数据窃取。

2.通过机器学习模型识别异常行为和特征，提高检测root攻击的准确性和实时性。

3.在移动支付、电子商务和企业移动管理等应用中，一键root检测对于保障用户数据和资产安全至关重要。

主题名称：云计算安全

基于机器学习的一键root检测的应用场景

一、移动终端安全

*恶意应用检测：识别伪装成合法应用的恶意软件，防止用户设备感染恶意代码。

*权限滥用检测：发现恶意应用未经授权访问用户敏感信息或设备功能。

*root检测：检测用户设备是否被获得root权限，保护设备免受攻击者修改系统设置和执行特权操作。

二、网络安全

*入侵检测：监测网络流量并识别恶意活动，如黑客攻击、网络钓鱼和恶意软件传播。

*异常检测：检测与正常网络活动模式不符的异常行为，指示潜在的安全威胁。

*终端安全：检测网络连接设备是否被root或存在安全漏洞，防止未经授权访问和数据泄露。

三、云计算安全

*虚拟机root检测：识别云计算环境中被获得root权限的虚拟机，防止攻击者控制虚拟机资源。

*实例篡改检测：监控云实例配置和活动，检测未经授权的更改或恶意活动。

*云服务安全：评估云服务提供商的安全性，确保他们实施适当的安全措施来保护用户数据和基础设施。

四、物联网安全

*设备root检测：识别物联网设备是否被root，防止攻击者修改设备固件或读取敏感数据。

*网络攻击检测：监测物联网网络流量并检测恶意活动，如僵尸网络攻击和数据窃取。

*物联网设备安全：评估物联网设备的安全性，确保它们符合安全标准并抵御威胁。

五、工业控制系统安全

*设备root检测：检测工业控制系统设备是否被root，防止攻击者破坏生产流程。

*异常检测：监控工业控制系统活动并识别异常行为，指示潜在的攻击或故障。

*网络安全：保护工业控制系统网络免受未经授权访问和恶意活动，确保关键基础设施的稳定性和安全性。

六、取证调查

*设备分析：对已root的设备进行取证分析，收集侵害证据和识别攻击者。

*事件响应：协助事件响应团队调查安全事件，确定root权限获得的原因和范围。

*证据收集：收集有关root事件的证据，包括系统日志、配置更改和恶意文件，以支持调查和法律诉讼。

七、其他应用场景

*软件认证：验证软件的完整性和真实性，确保用户下载和安装的是未经修改的合法版本。

*反欺诈：检测虚假或被盗的设备，防止欺诈行为和身份盗窃。

*合规性检查：确保组织遵守安全法规和标准，如PCIDSS和ISO27001，其中包括对root权限进行控制的要求。第七部分一键root检测的挑战和应对策略一键root检测的挑战

一键root检测面临着以下主要挑战：

*复杂多变的root手法：攻击者不断开发新的root手法，使得检测变得困难。

*隐蔽性强：一键root工具往往会采用隐蔽方式，难以被检测到。

*自动化程度高：一键root工具通常自动化程度高，可以快速高效地进行root，给检测带来更大难度。

*样本数量不足：由于root成功率较低，可用于训练和检测的样本数量有限。

*对抗检测：一些一键root工具会采取对抗措施，干扰检测算法。

应对策略

为了应对一键root检测挑战，可以采用以下策略：

1.多维特征分析：利用多种特征，例如系统日志、进程行为、文件系统更改等，进行综合分析。

2.动态检测技术：采用实时监控技术，对系统进行持续监测，捕捉root行为。

3.机器学习算法：使用机器学习算法，例如深度学习、支持向量机等，从特征中提取模式并进行分类。

4.行为分析：关注可疑行为，例如异常进程创建、权限提升尝试等，并将其作为root检测指标。

5.规则引擎：建立基于专家知识的规则引擎，识别特定的一键root工具或手法。

6.白名单机制：建立系统信任的白名单，只允许知名的安全程序运行，阻挡可疑程序。

7.数据增强技术：利用合成、采样等技术，扩充样本数量，提高检测准确性。

8.对抗检测措施：部署对抗检测措施，例如特征混淆、样本随机化等，降低一键root工具的对抗能力。

9.云端协同：利用云端大数据和协同分析技术，共享威胁情报，增强检测能力。

10.人工智能辅助：结合人工智能技术，例如自然语言处理、知识图谱等，提升检测效率和准确性。

具体实践

基于上述策略，一键root检测可以具体实践为以下步骤：

*数据收集：收集系统日志、进程活动、文件系统更改等数据。

*特征提取：从收集的数据中提取特征，例如异常进程、敏感文件访问等。

*模型训练：使用机器学习算法训练检测模型，对特征进行分类。

*实时监测：部署检测模型，对系统进行实时监测。

*告警触发：当检测到root行为时，触发告警机制。

*响应处置：根据告警信息，采取相应响应措施，隔离受影响设备、清除恶意程序等。

通过综合运用这些策略和实践，可以有效提升一键root检测能力，保障系统安全。第八部分基于机器学习的一键root检测的未来发展方向关键词关键要点集成学习

1.将多个机器学习模型组合起来，增强检测准确性和鲁棒性。

2.利用模型融合技术，如加权平均、堆叠和集成，提高对未知威胁的检测能力。

3.探索异构模型集成，结合不同类型模型的优势，提高检测效率。

主动学习

1.利用交互式学习范式，查询用户对难分类样本的标注，改善模型性能。

2.设计查询策略，优化信息获取，减少标注需求和提高模型效率。

3.研究半监督学习技术，利用未标注样本增强模型泛化能力。

可解释性与鲁棒性

1.开发可解释的检测模型，提供对检测结果的合理性解释，提高可信度。

2.增强模型对对抗样本的鲁棒性，防止恶意攻击绕过检测。

3.探索基于层次结构的检测方法，从总体特征到细粒度信息进行逐层判别，提高解释性和鲁棒性。

实时检测

1.设计轻量级的检测算法，满足移动设备或嵌入式系统的实时要求。

2.利用流式数据处理技术，处理高吞吐量的设备日志和网络流量数据。

3.结合轻量级机器学习模型和优化技术，确保检测效率。

隐私保护

1.开发隐私保护的检测方法，在不泄露敏感信息的情况下检测根权限获取。

2.探索基于差分隐私的算法，保护用户隐私。

3.研究联邦学习技术，在多个设备间协同训练模型，保护数据隐私。

人机交互

1.设计人机交互界面，允许安全管理员监控检测结果并提供反馈。

2.探索可视化技术，以直观的方式展示检测过程和结果。

3.提供交互式工具，帮助安全管理员理解威胁并采取相应的措施。基于机器学习的一键root检测的未来发展方向

一、算法创新

1.深度学习模型的优化：探索新的深度学习架构，如注意力机制和卷积神经网络的组合，以提高检测准确性和鲁棒性。

2.集成学习：将不同机器学习算法（如决策树、随机森林）集成在一起，利用它们的互补优势来增强检测能力。

3.自监督学习：利用未标注数据训练机器学习模型，以减少对昂贵的人工标注的依赖。

二、数据增强

1.生成对抗网络（GAN）：生成逼真的合成rootkit样本，用于扩展训练数据集并增强模型对新rootkit变体的适应性。

2.数据增强技术：应用数据扩充技术，如随机转换、旋转和镜像翻转，以增加训练数据的多样性并提高模型泛化能力。

3.特征工程：开发新的特征提取方法，以从rootkit样本中捕获更具辨别力和信息丰富的特征。

三、实时检测

1.低开销检测：设计轻量级的机器学习模型，可在端点设备上实时运行，而不会对系统性能产生重大影响。

2.流式数据处理：开发流式数据处理技术，以持续监控系统活动并实时检测rootkit。

3.在线更新：建立自动化机制来更新机器学习模型，使其适应不断变化的rootkit威胁，并保持检测有效性。

四、安全性提升

1.对抗性训练：将对抗性样本训练到机器学习模型中，以增强其对对抗性攻击的鲁棒性。

2.隐私保护：探索新的隐私保护技术，以在检测rootkit时保护用户数据和隐私。

3.可解释性：开发机器学习模型的可解释性方法，以帮助分析师了解检测决策背后的原因。

五、应用场景拓展

1.嵌入式系统：将一键root检测技术应用于嵌入式系统，如物联网设备和工业控制系统，以保护这些关键基础设施。

2.云计算：开发基于机器学习的rootkit检测解决方案，以保护云平台和虚拟化环境。

3.网络安全：将一键root检测技术集成到网络安全系统中，如防病毒软件和入侵检测系统，以提供更全面的保护。

六、行业合作

1.学术界和工业界的合作：促进学术界和工业界之间的合作，共享知识和资源，推动一键root检测技术的发展。

2.威胁情报共享：建立威胁情报共享平台，以便安全研究人员和从业人员可以分享rootkit样本和检测技术信息。

3.标准化工作：参与标准化组织，制定一键root检测领域的标准，确保技术的互操作性和可比性。关键词关键要点主题名称：机器学习概览

关键要点：

1.机器学习是一种人工智能（AI）技术，它使计算机系统能够在未明确编程的情况下从数据中学习。

2.机器学习算法通过一系列训练数据对模型进行训练，然后该模型可用于针对新数据做出预测或分类。

3.机器学习模型的有效