基于大数据分析的校园电子邮件异常行为检测技术研究

• 作者: 张扬 张蓓 李笑难 杨加 马皓
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据分析 暴力破解 电子邮件 异常行为检测
• 年，卷（期）: 2018,（z1）
• 所属期刊栏目: 教育大数据技术与应用
• 页码范围: 116-123
• 页数: 8页
• 分类号: TP302
• 字数: 6854字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2018182

摘要

基于大数据分析技术,提出了针对校园电子邮件系统暴力破解的识别方法,该方法可以检测出低频率和分布式暴力破解攻击,并在此基础上结合校园网特点,使用多种校园网数据,提出并实现了基于情景感知的电子邮件异常行为检测系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马皓	北京大学计算中心	22	69	5.0	7.0
2	张蓓	北京大学计算中心	47	208	8.0	12.0
3	李笑难	北京大学计算中心	8	18	2.0	4.0
4	张扬	北京大学计算中心	52	223	8.0	11.0
5	杨加	北京大学计算中心	11	22	3.0	4.0