文献类型：期刊文章

作　　者：朱佳俊[1,2] 陈功[1] 施勇[1] 薛质[1]

机构地区：[1]上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海200240 [2]上海交通大学数学科学学院,上海200240

出　　处：《通信技术》

基　　金：国家自然科学基金重点项目(No.61332010)~~

年　　份：2017

卷　　号：50

期　　号：10

起止页码：2310-2315

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：近年来,网络安全已经成为各界关注的焦点问题,而异常用户的检测是网络安全中十分重要的一个方面。通过编写python程序采集用户的行为数据形成用户画像,从而建立检测模型。模型通过对用户行为进行特征提取,运用机器学习的方法对正常用户的行为进行学习,通过马氏距离和孤立森林算法判定受测行为是否异常。模型比较了两种算法的性能,结果表明该模型在模拟实验中能够快速准确地检测出异常用户,在网络安全领域能提供一定的参考价值。

关 键 词：用户画像  异常行为检测 机器学习  马氏距离  孤立森林  

分 类 号：TP309]