Abstract-Collaborative informationssystem (CIS) är utplacerade i en mängd olika miljöer som hanterar känslig information. Nuvarande säkerhetsmekanismer upptäcker insiderhot, men de är olämpliga för att övervaka system där användare fungerar i dynamiska team. I detta dokument introducerar vi gemenskapens system för att upptäcka anomalier (CADS), ett oövervakat ramverk för lärande för att upptäcka insiderhot baserat på åtkomstloggar från samarbetsmiljöer. Ramen bygger på observationen att typiska CIS-användare tenderar att bilda samhällsstrukturer baserade på de personer som nås (t.ex. patientjournaler som ses av vårdgivare). CADS består av två komponenter: 1) relationsmönster extraktion, som härleder gemenskap strukturer och 2) anomali förutsägelse, som utnyttjar en statistisk modell för att avgöra när användare har tillräckligt avvikit från samhällen. Vi utökar vidare CADS till MetaCADS för att ta hänsyn till försökspersonernas semantik (t.ex. patienters diagnoser). För att empiriskt utvärdera ramverket gör vi en bedömning med tre månaders åtkomstloggar från ett verkligt elektroniskt hälsojournalsystem (EHR) i ett stort medicinskt center. Resultaten illustrerar våra modeller uppvisar betydande resultatvinster jämfört med toppmoderna konkurrenter. När antalet olagliga användare är lågt, MetaCADS är den bästa modellen, men när antalet växer, allmänt tillgängliga semantik leder till att gömma sig i en publik, så att CADS är mer försiktig.
Författarna i REF använder samhällsstruktur för att upptäcka avvikande insiders i samarbetsinformationssystem.
Detecting Anomalous Insiders in Collaborative Information Systems
{'venue': 'IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}