基于shell命令的内部攻击检测

• 作者: 陈明帅 吴克河
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 内部攻击检测 极端梯度提升决策树 多层感知机 隐式马尔可夫
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 56-60
• 页数: 5页
• 分类号: TP309
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2021.01.011

摘要

信息系统不仅面临着外部攻击的威胁,同时也面临着来自系统内部的威胁.本文针对系统内部攻击,首先对信息系统的内部威胁和内部攻击进行简要阐述和分析.基于用户操作行为的一般规律,提出几种检测模型,通过对比检测结果找出检测效果好的检测模型.基于SEA公开数据集,采用词袋、TF-IDF、词汇表以及N-Gram几种方法进行特征提取,使用不同的机器学习算法建立检测模型,包括XGBoost算法、隐式马尔可夫和多层感知机(MLP).结果显示:测试样本采用词袋+N-Gram特征模型和XGBoost学习算法的精确率和召回率较高,检测效果最好.