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摘要
随着大数据时代的到来以及深度学习算法的广泛应用，在网络空间安全领域，数
据安全和模型安全已成为研究者日益关注的热点。其中，如何预判一条数据样本超出
了当前模型的预测能力，避免模型出现严重的错误及安全问题，是网络空间安全的重
要研究问题之一。这个问题通常被形式化为“分布外样本检测”问题，需要结合不同
的模型和数据分布的特点，借助于统计机器学习方法进行解决。
现有的分布外样本检测方法主要基于一个充分训练的深度学习模型进行建模。
因为充分训练的深度学习模型通常不同程度地过拟合相应的训练数据，所
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