【摘 要】
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内部用户安全行为评估方法由于较少考虑用户操作行为的前后关联性,导致用户操作行为评估的准确率受到影响。针对该情况,结合长短期记忆网络(LSTM)适合处理时间序列问题的特性
【机 构】
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桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室,西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,桂林电子科技大学信息与通信学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61962015),广西自然科学基金(2016GXNSFAA380098),广西科技计划项目(广西重点研发计划AB17195045).
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内部用户安全行为评估方法由于较少考虑用户操作行为的前后关联性,导致用户操作行为评估的准确率受到影响。针对该情况,结合长短期记忆网络(LSTM)适合处理时间序列问题的特性,提出了一种基于LSTM的内部用户安全行为评估方法。该方法首先对数据作向量化处理;然后按照Nvs1方案进行数据划分,利用LSTM算法对已知用户操作行为习惯进行统一建模;最后使用双峰阈值(bimodal threshold)机制来确定判决阈值,并对用户操作行为进行评估。实验结果表明,该方法的数据划分方案提升了其检测未知用户操作异常的能力,而且
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