Fungsi carian sedang dalam pembinaan.
Fungsi carian sedang dalam pembinaan.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

Against Insider Threats with Hybrid Anomaly Detection with Local-Feature Autoencoder and Global Statistics (LAGS) Menentang Ancaman Orang Dalam dengan Pengesanan Anomali Hibrid dengan Autoenkoder Ciri Setempat dan Statistik Global (LAGS)

Minhae JANG, Yeonseung RYU, Jik-Soo KIM, Minkyoung CHO

  • pandangan teks lengkap

    0

  • Petikan Ini

Ringkasan:

Ancaman pengguna dalaman seperti kebocoran maklumat atau kemusnahan sistem boleh menyebabkan kerosakan yang ketara kepada organisasi, namun amat sukar untuk menghalang atau mengesan serangan ini lebih awal. Dalam makalah ini, kami mencadangkan kaedah pengesanan ancaman orang dalam berasaskan anomali dengan ciri tempatan dan statistik global atas andaian bahawa pengguna menunjukkan corak yang berbeza daripada gelagat biasa semasa tindakan berbahaya. Kami secara eksperimen menunjukkan bahawa mekanisme pengesanan kami boleh mencapai prestasi unggul berbanding dengan pendekatan terkini untuk dataset CMU CERT.

Jawatankuasa
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E103-D No.4 pp.888-891
Tarikh penerbitan
2020/04/01
Diumumkan
2020/01/10
ISSN dalam talian
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2019EDL8180
Jenis Manuskrip
LETTER
kategori
Pengkomputeran Boleh Dipercayai

Pengarang

Minhae JANG
  KEPCO Research Institute
Yeonseung RYU
  Myongji University
Jik-Soo KIM
  Myongji University
Minkyoung CHO
  Myongji University

Kata kunci

Contents [show]