摘要
本公开提供了一种用于站点检测的规则生成方法、站点检测方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及网络安全、机器学习、深度学习、以及大模型技术领域。具体实现方案为：根据漏召样本的特征，从与决策树模型对应的规则集合中确定与漏召样本匹配的规则，作为漏召样本的先验规则，其中，漏召样本表征被决策树模型误判为正常站点的异常站点，决策树模型使用正样本和负样本进行训练得到，正样本表征异常站点，负样本表征正常站点；根据漏召样本与正样本和负样本之间的差异，从漏召样本的多个特征中确定异常特征；以及根据漏召样本的先验规则、以及漏召样本的异常特征，生成针对漏召样本的目标规则。
