Abstract-Malicious insiders utgör betydande hot mot informationssäkerhet, och ändå förmågan att upptäcka skadliga insiders är mycket begränsad. Det är känt att det är ett svårt problem att upptäcka insiderhot, vilket innebär många forskningsutmaningar. I detta dokument rapporterar vi våra insatser för att upptäcka skadliga insiders från stora mängder arbetspraktik data. Vi föreslår nya metoder för att upptäcka två typer av insideraktiviteter: (1) mixin anomalier, där skadliga insiders försöker bete sig liknande en grupp som de inte tillhör, och (2) ovanliga förändringar anomalier, där skadliga insiders uppvisar förändringar i sitt beteende som skiljer sig från sina kamraters beteendeförändringar. Vårt första bidrag fokuserar på att upptäcka mix-in skadliga insiders. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt genom att undersöka olika aktivitetsområden, och upptäcka beteendemässiga inkonsekvenser inom dessa områden. Vårt andra bidrag är en metod för att upptäcka insiders med ovanliga beteendeförändringar. Den viktigaste styrkan i detta föreslagna tillvägagångssätt är att man undviker att märka vanliga förändringar som av misstag kan upptäckas med hjälp av typiska mekanismer för att upptäcka tidsavvikelser. Vårt tredje bidrag är en metod som kombinerar anomaliindikatorer från flera informationskällor.
Eldardiry m.fl. REF föreslog en ny insiderhot approach genom att kombinera flera beteendeaktiviteter domäner, och hitta skillnader mellan dessa domäner.
Multi-Domain Information Fusion for Insider Threat Detection
{'venue': '2013 IEEE Security and Privacy Workshops', 'journal': '2013 IEEE Security and Privacy Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}