基于内网用户异常行为安全管理研究.docx
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基于内网用户异常行为安全管理研究.docx
基于内网用户异常行为安全管理研究随着信息技术的发展和内网应用的广泛化,内网用户的管理和安全问题变得越来越紧迫。当前的网络安全面临着内外威胁共存的局面,内网用户的恶意行为不仅会给企业带来巨大的经济损失,还会泄露企业的商业机密和敏感数据。因此,如何对内网用户的异常行为进行安全管理成为了重要的研究课题。一、内网用户的异常行为内网用户的异常行为是指那些超出了其正常工作要求,违反了企业安全策略和规定的行为。这些异常行为可以包括以下几类:1、非法入侵:指在没有授权的情况下,内网用户通过网络或其他手段进入其他系统或网络
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基于用户行为的异常用户识别研究论文题目:基于用户行为的异常用户识别研究摘要:随着互联网的蓬勃发展以及移动设备的普及,用户行为数据的规模不断扩大,基于用户行为的异常用户识别显得格外重要。本文首先阐述了异常用户的定义及分类,并综述了现有的用户行为异常检测方法。然后,提出了一种基于机器学习的用户行为异常检测方法,该方法结合了多种机器学习算法及特征选择方法,有效地提高了异常检测准确率。最后,通过实验验证了该方法的有效性和可靠性,可为实际应用提供可靠的用户行为异常检测工具。关键词:用户行为;异常用户;机器学习;特征
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内网分布式用户行为审计及异常检测系统的研究与实现的中期报告中期报告:1.确定研究目标和意义该研究的目标是设计和实现一种内网分布式用户行为审计和异常检测系统,以发现和防止内部恶意行为和数据泄漏事件。该系统的意义在于提高内部网络安全性和数据保护。2.进行相关研究和调研在研究过程中,我们了解了用户行为审计和异常检测的相关技术和应用,包括传统的安全审计技术和机器学习算法。我们还调研了当前应用的其他内网安全解决方案,如IDS/IPS,DLP和SIEM等,并比较了它们和我们的系统的优缺点。3.系统架构设计基于前期研究