基于门禁日志挖掘的内部威胁异常行为分析

• 作者: 周鋆 张维明 朱承 王培超 黄金才
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 门禁系统 日志数据挖掘 内部威胁检测 异常行为分析
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 页码范围: 781-789
• 页数: 9页
• 分类号: TP311
• 字数: 7622字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201706041

摘要

门禁系统是保护重要场所安全的重要手段,可以有效防止未授权用户的进入.然而,近年来大量案例表明重要场所的威胁主要来自于具有合法权限的内部人员.针对这个问题,提出基于门禁日志数据挖掘的内部威胁异常行为分析方法.该方法首先利用PrefixSpan算法对正常行为序列进行提取,之后计算待检测序列的序列异常度分数,并根据决策者设定的阈值来找出异常序列.通过真实门禁数据中的实验,验证了本方法可以降低精确匹配在数据较少时带来的高误报率,实现对内部人员异常行为的有效发现,为加强重要场所安全保护提供了新的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张维明	国防科技大学信息系统工程重点实验室	196	3077	26.0	48.0
2	黄金才	国防科技大学信息系统工程重点实验室	60	298	9.0	13.0
3	朱承	国防科技大学信息系统工程重点实验室	38	368	8.0	18.0
4	周鋆	国防科技大学信息系统工程重点实验室	9	15	3.0	3.0
5	王培超	国防科技大学信息系统工程重点实验室	2	6	1.0	2.0