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本发明属于计算机安全技术领域，具体涉及一种基于Linux系统调用的攻击检测方法与系统，包括：获取系统生成的系统调用，将系统调用序列截取成等长的子序列作为待检测的序列，并转换为词向量形式的检测序列；通过深度学习检测模型初步判定词向量形式的检测序列的类别，若判定为异常序列，则将该序列放入攻击库，更新检测匹配库，若判定为正常序列；将初步判定为正常的序列通过与检测匹配库进行匹配度对比；采用集群计算判断匹配库不能判定类别的序列，得到检测结果。本发明对于派生攻击检测采用深度学习模型和匹配库的方式，对于未知攻击，采用集群检测的方式，解决了系统调用序列存在冗余调用以及序列过长和入侵检测的漏报率。

本发明提出了一种微小偏差注入攻击检测方法、系统、设备及介质，涉及网络安全技术领域。该方法包括：获取相邻目标传感器节点在当前时刻的实际测量距离值，生成第一测量距离值信息；获取相邻目标传感器节点在上一预定时间间隔的实际测量距离值，生成第二测量距离值信息；基于第一测量距离值信息和第二测量距离值信息，生成距离差值信息；基于距离差值信息与预定的阈值的对比关系，生成微小偏差注入攻击检测结果。通过本发明的技术方案，能够用以消除无线传感器在定位过程中存在的微小偏差注入攻击的安全隐患。