基于異常概率和隱馬爾科夫模型的資源濫用行為檢測研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和普及，社會信息流通的深度和廣度都在逐漸進(jìn)步，隨之而來的計(jì)算機(jī)犯罪案件也快速增加，國家重要機(jī)密信息面臨重大挑戰(zhàn)，因此，對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全及內(nèi)部人員資源濫用的研究成了該領(lǐng)域的熱點(diǎn)。
　　本文首先對內(nèi)部用戶及其行為軌跡作了概念性描述，明確了實(shí)驗(yàn)時(shí)該收集的行為內(nèi)容，為后文的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集作了鋪墊，并詳細(xì)介紹了基于角色的內(nèi)部威脅檢測模型，包括其模型描述，工作原理及性能分析。其次，對隱馬爾科夫模型作了介紹，重點(diǎn)關(guān)注了其中經(jīng)典的隱馬

2、爾科夫模型的三個(gè)基本問題。這三個(gè)基本問題在不同場景下的解決辦法不同，是將模型合理運(yùn)用到實(shí)踐中的關(guān)鍵點(diǎn)所在，這是本文算法的理論基礎(chǔ)。人員的資源濫用行為做為信息系統(tǒng)內(nèi)部安全威脅的一種類型，它的危害性極大。內(nèi)部人員憑借其擁有的合法權(quán)限濫用資源的行為具有隱蔽性，現(xiàn)有的技術(shù)要么檢測此類行為的準(zhǔn)確率上達(dá)不到要求，要么無法檢測出新的資源濫用行為。因此，本文提出了一種基于隱馬爾可夫模型和結(jié)合的內(nèi)部人員資源濫用行為檢測方法，以信息系統(tǒng)的文件作為模型的狀態(tài)