| 基于G-SMOTE和Biased-SVM的内部威胁用户检测 |
| |
| 引用本文： | 张晨路. 基于G-SMOTE和Biased-SVM的内部威胁用户检测[J]. 中北大学学报(自然科学版), 2022, 43(2): 147-152. DOI: 10.3969/j.issn.1673-3193.2022.02.008 |
| |
| 作者姓名： | 张晨路 |
| |
| 作者单位： | 中北大学 大数据学院,山西 太原 030051 |
| |
| 摘 要： | 针对目前内部威胁用户检测召回率低及数据类别不平衡的问题,提出一种基于Geometric SMOTE(G-SMOTE)和Biased-SVM的内部威胁用户检测方法.该方法对用户行为进行特征提取,利用G-SMOTE算法在每个威胁用户样本中心定义一个几何区域用于生成威胁用户样本,保证了训练集中的正常用户、威胁用户的类别平衡;...
|
| 关 键 词： | 内部威胁用户检测 类别不平衡 G-SMOTE Biased-SVM 行为日志 网络安全 |
User Detection of Insider Threat Detection Based on G-SMOTE and Biased-SVM |
| |
| ZHANG Chenlu. User Detection of Insider Threat Detection Based on G-SMOTE and Biased-SVM[J]. Journal of North University of China, 2022, 43(2): 147-152. DOI: 10.3969/j.issn.1673-3193.2022.02.008 |
| |
| Authors: | ZHANG Chenlu |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
