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基于用户行为的内部威胁检测研究的任务书
任务书
1.背景介绍
随着信息技术的快速发展，企业信息化建设日趋完善。信息安全问题因此变得越来越重要，内部威胁成为企业信息安全中的头号风险。内部威胁是指企业内部员工、顾问、合作伙伴等人员利用其职务或权利、内部系统漏洞、内部资源等信息安全漏洞进行的攻击行为。内部威胁不仅对企业的财产和财务造成巨大损失，还会影响企业的声誉和市场地位。
为有效检测和预防内部威胁，基于用户行为的内部威胁检测技术被广泛应用。这类技术主要是通过对内部员工的网络操作行为进行实时监测、分析，通过建立预警模型、挖掘异常行为等手段进行内部威胁的检测和预警。该技术已经在许多企业中得到应用，但是该技术的检测准确性仍存在问题，需要进一步的研究和探索。
2.研究目标
基于用户行为的内部威胁检测技术研究是本项目的主要目标。本项目旨在研究如何利用机器学习、数据挖掘等技术，有效检测内部员工网络操作中存在的异常行为，建立可靠的预警模型，提高内部威胁检测的精度和效率。
具体的研究目标包括：
1)研究内部威胁的类型及其特征。对内部威胁进行分类、分析，建立内部威胁特征库，为内部威胁检测提供依据。
2)研究用户行为分析技术。根据内部威胁特征库，研究用户行为分析技术，建立用户行为特征分析模型。
3)研究机器学习技术。利用机器学习技术，对内部员工的网络操作行为进行分析和学习，建立基于用户行为的内部威胁检测模型。
4)研究数据挖掘技术。利用数据挖掘技术，挖掘内部员工网络操作行为中存在的异常行为，提高内部威胁检测准确性。
5)建立可靠的预警模型。根据内部威胁检测模型，建立可靠的预警模型，实现内部威胁检测的实时监测和预警。
3.研究内容及时程安排
具体研究内容和时间安排如下：
月份|研究内容
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第1-2月|阅读相关文献，对内部威胁的类型及其特征进行调研分析
第3-4月|研究用户行为分析技术，建立用户行为特征分析模型
第5-6月|研究机器学习技术，建立基于用户行为的内部威胁检测模型
第7-8月|研究数据挖掘技术，挖掘内部员工网络操作行为中存在的异常行为
第9-10月|建立可靠的预警模型，实现内部威胁检测的实时监测和预警
第11-12月|编写毕业论文、撰写实验报告等，准备项目应用展示材料
4.研究方法
本项目主要采用如下研究方法：
1)文献调研法。通过阅读相关文献，对内部威胁的类型及其特征进行调研分析，了解目前内部威胁检测技术的研究发展现状。
2)数据分析法。通过对内部员工的网络操作行为进行数据采集、分析，建立内部威胁检测模型。
3)机器学习与数据挖掘技术。利用机器学习和数据挖掘技术，对内部员工网络操作行为进行分析和学习，建立基于用户行为的内部威胁检测模型。
4)模型评估与优化。通过模型评估和优化，提高内部威胁检测的准确性和效率。
5.预期成果
本项目的预期成果包括：
1)内部威胁的类型及其特征库。
2)用户行为特征分析模型。
3)基于用户行为的内部威胁检测模型。
4)可靠的预警模型。
5)项目应用展示材料。
6.参考文献
[1]曾诚峰,赵宝国,王健.基于用户行为的内部威胁检测研究[J].电脑知识与技术,2019(20):5-7.
[2]刘若愚,杨佳琦,程世健,等.基于用户行为的内部威胁检测技术研究[J].电子安全应用,2018(1):15-18.
[3]张永峰,王杰,高耀.基于机器学习的内部威胁检测方法[J].计算机科学,2019,46(12):261-266.
[4]赵明珍,唐小平,张杨.基于数据挖掘的内部威胁检测研究[J].软件导刊,2018(12):126-127.