Abstract-Organisationer upplever en ständigt växande oro för hur man identifierar och försvarar sig mot insiderhot. De som har auktoriserad tillgång till känsliga organisatoriska data placeras i en position av makt som mycket väl kan missbrukas och kan orsaka betydande skador på en organisation. Det kan handla om allt från stöld av finansiella medel och stöld av immateriella rättigheter till förstörelse av egendom och affärsrykte. Traditionella system för att upptäcka intrång är varken utformade eller kapabla att identifiera dem som agerar illvilligt inom en organisation. I den här artikeln beskriver vi ett automatiserat system som kan upptäcka insiderhot inom en organisation. Vi definierar en trädstrukturprofileringsmetod som inkluderar detaljer i aktiviteter som utförs av varje användare och varje jobbroll och sedan använder detta för att få en konsekvent representation av funktioner som ger en rik beskrivning av användarens beteende. Avvikelse kan bedömas baserat på den mängd varians som varje användare uppvisar över flera attribut, jämfört med sina kamrater. Vi har utfört experiment med hjälp av tio syntetiska data-drivna scenarier och fann att systemet kan identifiera avvikande beteende som kan tyda på ett potentiellt hot. Vi visar också hur vårt detektionssystem kan kombineras med visuella analysverktyg för att stödja ytterligare utredning av en analytiker.
Traditionellt intrång detektionssystem är varken utformad för eller kan identifiera dem som agerar illvilligt inom en organisation REF.
Automated Insider Threat Detection System Using User and Role-Based Profile Assessment
{'venue': 'IEEE Systems Journal', 'journal': 'IEEE Systems Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}