[发明专利]一种基于用户语言特征的内部威胁检测方法有效
| 申请号： | 201710374486.9 | 申请日： | 2017-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN107196942B | 公开（公告）日： | 2020-05-15 |
| 发明（设计）人： | 杨光;王继志;杨英;陈丽娟;陈振娅;文立强 | 申请（专利权）人： | 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06K9/62;G06F21/55 |
| 代理公司： | 济南诚智商标专利事务所有限公司 37105 | 代理人： | 李修杰 |
| 地址： | 250014 山东省济*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于用户语言特征的内部威胁检测方法，它首先分析用户的语言数据，提取语言特征并建立能够表征用户人格心理特征的数值化特征向量，然后构建分类器并进行分类器训练来识别异常人格心理特征的用户，最后分析异常人格心理特征用户的特征向量偏移度来筛选出误报用户，并将剩余的用户作为内部潜在恶意用户上报给安全管理员进行分析应对。本发明充分考虑了内部攻击中攻击者自身的心理特点，从人格角度进行了心理建模，并以此构建出异常检测分类器，弥补了现有检测方法只关注攻击过程忽视攻击主体的不足，从而可以细粒度地区分“异常”与“恶意”，能够全面分析检测内部威胁，有效降低传统内部威胁检测方法的高误报与漏报问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 用户 语言 特征 内部 威胁 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于用户语言特征的内部威胁检测方法，其特征是，首先分析用户的语言数据，提取语言特征并建立能够表征用户人格心理特征的数值化特征向量，然后构建分类器并进行分类器训练来识别异常人格心理特征的用户，最后分析异常人格心理特征用户的特征向量偏移度来筛选出误报用户，并将剩余的用户作为内部潜在恶意用户上报给安全管理员进行分析应对。
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