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基于深度学习的用户和实体行为分析技术
1
作者 白雪 章帅 房礼国 《信息工程大学学报》 2024年第6期697-702,709,共7页
针对大数据环境中内部攻击行为难以有效防范的问题,在深入研究用户和实体行为分析(UEBA)技术的基础上,提出基于深度学习的用户和实体行为分析方案,并结合相关数据集进行实验分析。首先利用UEBA技术,构建单位员工和系统设备的正常活动基... 针对大数据环境中内部攻击行为难以有效防范的问题,在深入研究用户和实体行为分析(UEBA)技术的基础上,提出基于深度学习的用户和实体行为分析方案,并结合相关数据集进行实验分析。首先利用UEBA技术,构建单位员工和系统设备的正常活动基线、用户行为模式画像;其次使用基于深度学习的多网络模型架构,实现对内部员工窃取敏感数据、账号盗用攻击和针对Web业务系统API的异常访问请求的精准检测和异常评分。实验结果表明:单个网络模型中多层感知器的准确度最高,循环神经网络次之,径向基函数网络相对较差;相比单个网络模型,结合3个神经网络模型的多网络模型准确度有了一定的提升,误判率更低,具有一定的实际运用意义。 展开更多
关键词 内部攻击 深度学习 用户和实体行为分析 用户行为模式画像 多网络模型
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基于UEBA的零信任安全体系架构设计与实现
2
作者 张嘉伟 蒋亚丽 王进 《信息安全与通信保密》 2024年第11期71-84,共14页
零信任技术目前已经成为业界主流的网络安全防御技术,如何有效提高零信任体系架构下针对威胁的检测能力和防护能力是当前的热点之一。围绕零信任体系架构中针对威胁的检测和防护,提出了基于用户实体行为分析的零信任安全体系架构,并结... 零信任技术目前已经成为业界主流的网络安全防御技术,如何有效提高零信任体系架构下针对威胁的检测能力和防护能力是当前的热点之一。围绕零信任体系架构中针对威胁的检测和防护,提出了基于用户实体行为分析的零信任安全体系架构,并结合防火墙、数据库防火墙实现威胁情报共享、联动响应,动态检测、动态评估和动态响应,有效降低数据使用中的安全风险。 展开更多
关键词 零信任 用户和实体行为分析 联动响应 威胁情报
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基于LSTM-Attention的内部威胁检测模型 被引量：6
3
作者 张光华 闫风如 +1 位作者 张冬雯 刘雪峰 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2022年第2期1-10,共10页
信息被内部人员非法泄露、复制、篡改,会给政府、企业造成巨大的经济损失。为了防止信息被内部人员非法窃取,文章提出一种基于LSTM-Attention的内部威胁检测模型ITDBLA。首先,提取用户的行为序列、用户行为特征、角色行为特征和心理数... 信息被内部人员非法泄露、复制、篡改,会给政府、企业造成巨大的经济损失。为了防止信息被内部人员非法窃取,文章提出一种基于LSTM-Attention的内部威胁检测模型ITDBLA。首先,提取用户的行为序列、用户行为特征、角色行为特征和心理数据描述用户的日常活动;其次,使用长短期记忆网络和注意力机制学习用户的行为模式,并计算真实行为与预测行为之间的偏差;最后,使用多层感知机根据该偏差进行综合决策,从而识别异常行为。在CERT内部威胁数据集上进行实验,实验结果表明,ITDBLA模型的AUC分数达0.964,具有较强的学习用户活动模式和检测异常行为的能力。 展开更多
关键词 长短期记忆 注意力机制 用户和实体行为分析 内部威胁检测
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