基于位置信息的移动终端用户异常检测

• 作者: 单洪 李志 马春来 马涛
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 移动终端 位置数据 轨迹演化 异常特征 异常分类
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 180-187
• 页数: 8页
• 分类号: TP309
• 字数: 9642字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2019.03.027

摘要

针对当前轨迹异常检测中轨迹演化和检测结果类型单一的问题,结合用户历史行为模式、群体结构信息和近邻用户行为,提出一种基于位置信息的移动终端用户异常检测方法.该方法将位置数据转换为时空共现区,进一步挖掘用户行为模式,提取用户群体结构信息.在此基础上,根据历史行为模式异常、伴随行为模式异常、时空共现区行为模式异常、时空共现区流量模式异常和异常用户群体属性5种异常特征,采用随机森林方法构建多分类异常检测模型,识别移动终端用户个体异常、群体异常、时空异常和事件异常现象.在真实数据集上的实验结果表明,所提方法可以有效识别移动终端用户的轨迹演化行为,检测多种类型的异常现象,与同类方法相比具有较高的召回率和较低的误差率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李志	国防科技大学电子对抗学院	7	24	3.0	4.0
2	马涛	国防科技大学电子对抗学院	9	38	3.0	6.0
3	单洪	国防科技大学电子对抗学院	7	2	1.0	1.0
4	马春来	国防科技大学电子对抗学院	2	2	1.0	1.0