Abstract-I detta papper, en ny rekursiv data mining metod baserad på den enkla men kraftfulla modellen av kognition kallas en conceptor ;s infördes och tillämpas på datorsäkerhet. Metoden bryter rekursivt en sträng av symboler genom att hitta frekventa mönster, koda dem med unika symboler och skriva om strängen med hjälp av denna nya kodning. Vi tillämpar denna teknik på två relaterade men viktiga problem i datorsäkerhet: (i) maskerad upptäckt för att förhindra en säkerhetsattack där en inkräktare imiterar en legitim användare för att få tillgång till resurserna, och (ii) författare identifiering, där anonyma eller omtvistade datorsessioner måste tillskrivas en av en uppsättning potentiella författare. Många metoder baserade på automatateori, Hidden Markov Modeller, Bayesian modeller eller till och med matchande algoritmer från bioinformatik har föreslagits för att lösa maskerad detektion problem men mindre arbete har gjorts på författaren identifiering. Vi använde rekursiv datautvinning för att karakterisera strukturen och symboler på hög nivå i användarsignaturer och de övervakade sessionerna. Vi använde en klass SVM för att mäta likheten o/dessa två karakteriseringar. Vi tillämpade viktningsprognoser för Guthors identifiering. På SEA-datasetet som vi använde i våra experiment var resultaten mycket lovande.
För att hitta frekventa mönster föreslog Szymanski och Zhang REF rekursiv gruvdrift, kodade mönster med unika symboler och skrev om sekvensen med denna nya kodning.
Recursive data mining for masquerade detection and author identification
{'venue': 'Proceedings from the Fifth Annual IEEE SMC Information Assurance Workshop, 2004.', 'journal': 'Proceedings from the Fifth Annual IEEE SMC Information Assurance Workshop, 2004.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}