面向IaaS云平台的用户异常行为检测方法

作     者：郑剑 周艳丽 刘聪 ZHENG Jian;ZHOU Yanli;LIU Cong

作者机构：江西理工大学信息工程学院江西赣州341000 

出 版 物：《江西理工大学学报》 (Journal of Jiangxi University of Science and Technology)

年 卷 期：2016年第37卷第1期

页      面：68-73页

学科分类：0839[工学-网络空间安全] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61462034) 江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ13415) 

主　　题：IaaS云平台 用户行为模型 异常检测 神经网络 

摘      要：针对IaaS(Infrastructure as a Service)云平台中用户异常行为的检测问题,提出了一种基于用户行为模型和神经网络相结合的异常检测方法.该方法通过构造一种基于时间、地点和事件的用户行为模型,在此基础上建立用户的正常行为模式,并与神经网络算法相结合,将用户当前行为网络输出值与给定阈值进行比较,以此来判断用户的行为是否异常,从而实现用户行为的异常检测.实验结果表明,相比其它类似的用户行为检测方法,该方法能更有效发现用户的异常行为.