HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

内部威胁检测中用户属性画像方法与应用

作者:钟雅; 郭渊博; 刘春辉; 李涛企业安全内部威胁用户画像群组管理相似度计算

摘要:随着信息技术与互联网技术在企业组织中的广泛应用,企业安全面临着前所未有的挑战。大多数企业既面临着企业外部的攻击,也面临着内部人员的内部攻击。由于缺乏及时有效的检测手段,内部攻击对企业和组织造成的损害在一定程度上比外部攻击更加严重。在组织和企业内部,“人”是实施破坏行为的主体,是内部威胁检测中的主要研究对象。针对现有内部威胁检测中对内部员工完全隔离监管方法的相似威胁检测关联性低、检测效率低等问题,文中把研究重点从发现诱因转移到相似用户的聚类和监管上,以组织内的用户作为研究主体,提出了内部威胁检测中用户属性画像方法。该方法首先定义了画像相似度计算方法;然后,从用户性格、人格、过往经历、工作状态、遭遇的挫折等多方面着手,利用本体理论、标签式画像方法将多因素整合;最后,通过改进的K-Means算法实现用户聚类与分组管理,实现了潜在恶意用户共同监管的目的,减少了相似破坏多次发生的可能性。实验结果证明了所提方法的可行性,其为组织预防内部威胁提供了思路和方法。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

计算机科学

《计算机科学》(CN:50-1075/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《计算机科学》报导国内外计算机科学与技术的发展动态,以其新颖、准确、及时为特色,突出动态性、综述性、学术性,“前沿学科”与“基础研究”相结合;“优秀技术”与“支撑技术”相结合;“倡导”与“争鸣”相结合。

杂志详情