并计算显著性评分提取关键事件，研究团队在DARPA数据集上的验证展示了该方法的实用价值。
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同时达到92%的准确率，标志着APT追踪技术的重要突破。
利用张量分解技术识别日志社群。
该方法通过分析多源系统日志间的关联性， 本文提出了一种名为T-trace的新方法，用于构建高级持续性威胁（APT）攻击的事件溯源图，T-trace在构建溯源图时能减少90%的时间成本。
相比现有方法，为威胁防御提供了更高效精准的分析工具，解决了依赖爆炸问题，。
该方法能有效应对APT攻击的隐蔽性和复杂性。
实验表明。