Abstract-Evidence av skadlig insideraktivitet är ofta begravd i stora dataströmmar, såsom systemloggar ackumuleras över månader eller år. Ensemble-baserade stream mining utnyttjar flera klassificeringsmodeller för att uppnå mycket exakt anomali upptäckt i sådana strömmar även när strömmen är obunden, utvecklas, och omärkt. Detta gör tillvägagångssättet effektivt för att identifiera insiderhot som försöker dölja sin verksamhet genom att variera sina beteenden över tiden. Detta dokument tillämpar ensemblebaserad strömbrytning, oövervakat lärande och grafbaserad anomalidetektering på problemet med insiderhotsdetektering, vilket visar att den ensemblebaserade metoden är betydligt effektivare än traditionella en modellmetoder.
En studie utförd av Parveen et al. REF tillämpade flera metoder, såsom ensemblebaserad strömbrytning, oövervakad inlärning och grafbaserad anomalidetektering för att upptäcka insiderhot.
Insider Threat Detection using Stream Mining and Graph Mining
{'venue': "2011 IEEE Third Int'l Conference on Privacy, Security, Risk and Trust and 2011 IEEE Third Int'l Conference on Social Computing", 'journal': "2011 IEEE Third Int'l Conference on Privacy, Security, Risk and Trust and 2011 IEEE Third Int'l Conference on Social Computing", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}