一种基于鼠标行为的云用户异常检测方法 |
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作者姓名: | 许洪军 张洪 贺维 |
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作者单位: | 哈尔滨理工大学 计算机科学与技术学院,黑龙江 哈尔滨150080;黑龙江农业工程职业学院 信息学院,黑龙江 哈尔滨150088;黑龙江农业工程职业学院 信息学院,黑龙江 哈尔滨,150088;哈尔滨师范大学 计算机科学与信息工程学院,黑龙江 哈尔滨,150025 |
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基金项目: | 国家自然科学基金;国家自然科学基金 |
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摘 要: | 针对由于云用户的非法操作产生的云安全威胁问题,提出一种在保障云用户隐私的前提下,利用深度学习技术对用户工作中的鼠标操作行为进行分析,实现检测云用户异常行为的方法。该方法首先通过鼠标追踪工具,记录一定时间内用户的基本鼠标操作行为轨迹,然后利用卷积神经网络对记录的行为轨迹图像进行特征学习和分类。通过实验可知,所提出的方法能够在保障用户隐私的前提下,有效的检测用户的异常行为,同时可以避免对系统高维特征数据分析和处理,降低了异常行为检测的难度。
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关 键 词: | 云安全 深度学习 卷积神经网络 操作行为 异常行为检测 |
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