基于LSTM网络的异常操作行为检测方法

• 作者: 成双 郭渊博
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: LSTM 异常行为 行为模式
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 软件工程
• 页码范围: 122-128
• 页数: 7页
• 分类号: TP393.0
• 字数: 6888字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2019.01.020

摘要

身份盗用攻击是指攻击者通过盗取可伪造用户的合法证书,在网络中进行修改权限、篡改配置信息、盗取重要数据等攻击行为.由于此类攻击行为不会在网络中产生明显痕迹,传统入侵检测方难以进行有效检测和预警.提出一种基于LSTM的检测方法,该方法通过分析行为间的序列关系,定义了行为模式的基本形式,并挖掘攻击者与正常用户在行为模式中的差异.在此基础上,将原始数据处理为一种既可以表现行为差异,又可以描述行为模式序列性的特征数据,然后使用LSTM网络对特征数据进行学习,对下一行为进行预测,最终通过概率差检测异常操作行为.实验证明该检测方法优于前人方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭渊博		41	99	4.0	9.0
2	成双		1	0	0.0	0.0