基于 LSTM-Attention 的内部威胁检测模型
2022-05-26 22:28:35   来源：    点击：

摘 要 ：信息被内部人员非法泄露、复制、篡改，会给政府、企业造成巨大的经济损失。为了防止信息被内部人员非法窃取，文章提出一种基于 LSTM-Attention 的内部威胁检测模型 ITDBLA。首先，提取用户的行为序列、用户行为特征、角色行为特征和心理数据描述用户的日常活动 ；其次，使用长短期记忆网络和注意力机制学习用户的行为模式，并计算真实行为与预测行为之间的偏差 ；最后，使用多层感知机根据该偏差进行综合决策，从而识别异常行为。在 CERT 内部威胁数据集上进行实验，实验结果表明，ITDBLA 模型的 AUC 分数达 0.964，具有较强的学习用户活动模式和检测异常行为的能力。