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基于LSTM-Attention的内部威胁检测模型
被引量：
8
1
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。
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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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题名
基于LSTM-Attention的内部威胁检测模型
被引量：
8
1
作者
张光华
闫风如
张冬雯
刘雪峰
机构
西安电子科技大学网络与信息安全学院
河北科技大学信息科学与工程学院
出处
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2022年第2期1-10,共10页
基金
国家自然科学基金[62072239]
国家重点研发计划[2018YFB0804701]
河北省科技厅科技计划[20377725D]。
文摘
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。
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
Keywords
LSTM
attention mechanism
user and entity behavior analysis
insider threat detection
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LSTM-Attention的内部威胁检测模型
张光华
闫风如
张冬雯
刘雪峰
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2022
8
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