内部威胁一直是组织安全管理的重点和难点问题,内部员工因具有内部活动权限、掌握组织内部信息并了解组织内部管理机制,一旦内部员工产生威胁组织的行为其带来的破坏力往往是惊人的。因此,合理储存员工的行为数据,并采用有效的方法对行为数据进行分析,可以给管理者提供有效的内部威胁监测预警方案。然而现有的内部威胁分析存在数据特征不完备、行为预测性不够和可视化程度低等问题。本文以建立一个可以实际应用的内部威胁监测可视化系统为目的展开研究,主要工作如下:（1）设计内部威胁数据图存储方案。首先,对所选用的美国卡耐基梅隆大学软件工程研究所CERT内部威胁中心团队发布的CERT-IT（r6.2）内部威胁数据集进行解析,给出内部威胁数据存储图数据库方案。然后,利用七步法对内部威胁知识本体进行建模。最后,利用python操作Cypher语句的方法,构建了基于Neo4j的内部威胁知识图谱。（2）建立员工异常行为检测模型。首先,针对每种行为的特征,为了获得分别检测五种行为的检测模型的最佳超参数,利用麻雀算法优化BP神经网络,建立员工异常行为检测模型SSA-BP算法。然后,给出四种模型性能评价指标,并选用BP、PSO-BP、RF三种流行算法进行对比实验,分别证明了麻雀算法优化BP神经网络的有效性,以及所设计的SSA-BP算法针对员工异常行为检测的实用性。最后,结合所设计的异常行为检测算法和数据特征,给出异常人员检测策略,并通过实验说明了所提策略在应用中的可行性。（3）建立员工行为预测模型。首先,将每个行为序列进行数据特征向量化处理,生成34维的行为序列,完成预测数据的预处理工作。然后,利用麻雀算法优化LSTM神经网络的超参数,建立内部员工行为预测模型SSA-LSTM算法。最后,选用LSTM、PSO-LSTM、BP、SSA-BP四种流行算法进行对比实验,证明所设计的员工行为预测SSA-BP算法的实用性和有效性,并分析了使用过程中可能的错误原因。（4）搭建内部威胁监测可视化系统。首先,分析组织管理中的实际需求,给出内部威胁监测可视化系统设计方案。然后,基于内部威胁知识图谱、员工异常行为检测模型、员工行为预测模型,使用python中的tkinter控件实现内部威胁的可视化系统的各个功能模块,并通过示例实验说明所设计的内部威胁监测可视化系统应用的可行性和有效性。