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基于图嵌入的内网异常用户检测技术研究
基于图嵌入的内网异常用户检测技术研究
摘要：
随着信息技术的迅猛发展，各种安全威胁也日益增加。内网异常用户是一种常见的安全威胁，因此需要研究一种高效且准确的内网异常用户检测技术。
本论文提出一种基于图嵌入的内网异常用户检测技术。该技术利用图嵌入算法将内网用户的行为数据转换为低维度的向量空间表示，并通过异常检测方法分析这些向量，从而识别出异常用户。
首先，我们介绍了图嵌入的基本原理和常用的图嵌入算法。其中，节点嵌入算法将网络的节点映射到低维空间中，从而保留了节点之间的关系。而图嵌入算法进一步考虑节点之间的全局结构，使得节点在嵌入空间中的位置更具有实际意义。
然后，我们详细描述了内网异常用户检测技术的设计和实现。首先，收集内网用户的行为数据，并构建用户行为图，其中节点表示不同的用户，边表示用户之间的行为关系。然后，利用图嵌入算法将用户行为图转换为低维度的向量表示。接下来，我们使用异常检测技术对这些向量进行分析，以识别出异常用户。在异常检测中，我们可以使用传统的统计方法，如基于概率模型的方法或基于距离的方法，也可以采用最新的机器学习算法，如支持向量机或深度学习方法。
为了验证该技术的有效性，我们进行了一系列的实验。首先，我们使用公开的数据集模拟了内网用户的行为，并构建了用户行为图。然后，我们使用不同的图嵌入算法将用户行为图转换为向量表示，并使用异常检测方法对这些向量进行分析。实验结果表明，基于图嵌入的内网异常用户检测技术能够有效地识别出异常用户，并且具有较高的准确率和召回率。
最后，我们对该技术的应用进行了讨论。内网异常用户检测技术可以广泛应用于各种网络安全场景中，如企业内网、物联网等。此外，我们还讨论了该技术的局限性和未来的研究方向，以进一步完善和提升该技术的性能。
关键词：图嵌入，内网异常用户，异常检测，统计方法，机器学习
Abstract:
Withtherapiddevelopmentofinformationtechnology,varioussecuritythreatsarealsoincreasing.Internalnetworkabnormalusersareacommonsecuritythreat,soitisnecessarytostudyanefficientandaccurateinternalnetworkabnormaluserdetectiontechnology.
Thispaperproposesaresearchonthetechnologyofinternalnetworkabnormaluserdetectionbasedongraphembedding.Thistechnologyusesgraphembeddingalgorithmtotransformthebehaviordataofinternalnetworkusersintolow-dimensionalvectorspacerepresentation,andanalyzesthesevectorsthroughanomalydetectionmethodstoidentifyabnormalusers.
Firstly,weintroducethebasicprinciplesofgraphembeddingandcommongraphembeddingalgorithms.Amongthem,nodeembeddingalgorithmsmapthenodesofthenetworktoalow-dimensionalspace,thuspreservingtherelationshipsbetweenthenodes.Graphembeddingalgorithmsfurtherconsidertheglobalstructurebetweenthenodes,makingthepositionsofthenodesintheembeddingspacemoremeaningful.
Then,wedescribeindetailthedesignandimplementationofthetechnologyfordetectinginternalnetworkabnormalusers.Firstly,wecollectthebehaviordataofinternalnetworkusersandconstructauserbehaviorgraph,wherethenodesrepresentdifferentusersandtheedgesrepresentthebehavioralrelationshipbetweentheusers.Then,weusegraphe