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基于隐马尔可夫模型的资源滥用行为检测方法研究
  • 期刊名称:电子学报
  • 时间:0
  • 页码:1383-1388
  • 语言:中文
  • 分类:TP309.2[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西安电子科技大学计算机学院,陕西西安710071, [2]解放军信息工程大学电子技术学院,河南郑州450004, [3]西安电子科技大学计算机网络与信息安全教育部重点实验室,陕西西安710071
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.60633020 No.60803150 No.60970143); 广东联合基金重点项目(No.U0835004); 陕西省自然科学基金研究计划(No.2010JQ8018); 中央高校基本科研业务费专项基金
  • 相关项目:数字权益管理中基于安全策略博弈控制的多方信任研究
中文摘要:

针对信息系统中内部人员的资源滥用行为,已有的检测方法要么不能有效检测新的资源滥用行为,要么需要获得资源滥用行为的先验知识,因而这些检测方法在应用中严重受限.本文提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的内部人员资源滥用行为检测方法.该模型以信息系统的敏感文件夹作为模型的状态,以用户的事务处理操作作为观测符号,采用Baum-Welch算法确定模型参数;基于该模型建立内部人员访问行为的HMM模型,并用于资源滥用行为检测.仿真结果表明了该检测方法的有效性.

英文摘要:

The existing methods for resource misuse detection of information systems are restricted because of their own limitations,such as unable to detect new kinds of resource misuse and need the knowledge of potential misuses.A hidden Markov model(HMM) based method is presented to detect the resource misuse in information systems.In the HMM model,the file folders containing sensitive information are taken as the model states and the user operations as the model observation symbols.Baum-Welch algorithm is adopted to determine the model parameters.The behavioristic profiles of the insiders are determined by the HMM model and used to detect malicious behaviors.The simulation results show the effectiveness and adaptability of our method.

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