Abstract-Kunskap om datoranvändare är mycket fördelaktigt för att hjälpa dem, förutsäga deras framtida åtgärder eller upptäcka maskerader. I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för att skapa och automatiskt känna igen beteendeprofilen hos en datoranvändare. I detta fall representeras en datoranvändares beteende som sekvensen av de kommandon hon/han skriver under sitt arbete. Denna sekvens omvandlas till en distribution av relevanta undersekvenser av kommandon för att ta reda på en profil som definierar dess beteende. Eftersom en användarprofil inte nödvändigtvis är fast, utan snarare utvecklas/ändras, föreslår vi en metod som utvecklas för att hålla de skapade profilerna uppdaterade med hjälp av en Evolving Systems-strategi. I detta dokument kombinerar vi den framväxande klassificeringen med en trie-baserad användarprofilering för att få ett kraftfullt självlärande online-system. Vi utvecklar också vidare den rekursiva formeln för potentialen hos en datapunkt att bli ett klustercenter med cosinusavstånd, som finns i tillägget. Det nya tillvägagångssätt som föreslås i detta dokument kan tillämpas på alla problem med dynamisk/evolverande användarbeteendemodellering där det kan representeras som en sekvens av åtgärder eller händelser. Det har utvärderats på flera verkliga dataströmmar.
De föränderliga användarprofilerna i denna dataström REF skiljer sig från de tvåströmningsdata.
Creating Evolving User Behavior Profiles Automatically
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}