一种基于机器学习的内部威胁检测算法

网络空间的用户行为是不可预测的,恶意的内部攻击是对企业和政府机构最具破坏性的威胁之一。随着信息技术的迅猛发展,内网安全威胁越来越成为组织面临的重要挑战。现有的大多数入侵检测算法基于静态检测技术,难以检测隐蔽性高的内部攻击手段,同时也不具备灵活性和适应性,无法检测到网络流数据中用户行为的变化,因此在使用该类算法进行内网威胁分析时会出现误报率高、检测率低等问题。本文研究了一种基于机器学习的内部威胁检测算法,它包括数据收集、数据预处理以及数据分析3部分。其中数据分析阶段使用了逻辑回归(LR)、随机森林(RF)以及人工神经网络(ANN)来训练实验数据。实验表明,该算法可以从正常的和恶意的内部威胁中,以高精度检测到恶意内部威胁攻击以及恶意人员。本文提出的基于机器学习的内部威胁检测算法,可以辅助安全分析师分析内部威胁,提高内部威胁分析效率和精度,降低内部威胁分析成本,保护用户的资产安全。

基于机器学习的零日攻击检测技术综述

在当今信息时代,网络攻击已经成为危害严重的全球性问题。零日(0-day)攻击,即利用未知漏洞进攻目标系统,是最具挑战性的攻击之一。传统的基于签名的检测算法在检测零日攻击方面效果甚微,因为零日攻击的签名通常是不可知的。基于机器学习的检测方法能够捕捉攻击的统计特征,因此有望能用于零日攻击检测。本文对基于机器学习的零日攻击检测算法进行了全面回顾,主要包括无监督机器学习算法、监督机器学习算法、混合学习算法以及迁移学习算法。通过评估各类基于机器学习的零日检测算法发现,机器学习技术在零日攻击检测领域具有重要的应用价值。基于机器学习的零日攻击检测算法及相关软件可以辅助安全分析师捕捉未知威胁,提高零日攻击的分析效率和精度,降低零日攻击威胁分析成本,保护机构及组织的资产安全。