I detta dokument presenteras arbetet med att automatiskt karakterisera typiska användaraktiviteter över flera källor (eller vyer) av data, samt hitta onormala användare som engagerar sig i ovanliga kombinationer av aktiviteter över olika vyer av data. Detta tillvägagångssätt kan användas för att upptäcka skadliga insiders som kan missbruka sin privilegierade tillgång till system för att uppnå mål som är skadliga för de organisationer som beviljar dessa privilegier. För att undvika upptäckt, dessa skadliga insiders vill verka så normal som möjligt med avseende på aktiviteter av andra användare med liknande privilegier och uppgifter. Därför, med tanke på en enda typ eller syn på revisionsdata, den skadliga insiderns verksamhet kan verka normal. En anomali kan endast synas vid analys av flera datakällor. Vi föreslår och testar domänoberoende metoder som kombinerar samsyn kluster och anomali detektionstekniker. Vi jämför dessa metoders effektivitet med simulerade uppgifter om insiderhot. Experimentella resultat visar att kombinationen av anomalidetektering och samsynskluster ger mer exakta resultat än att de två uppgifterna utförs oberoende av varandra.
I REF föreslogs metoder för att upptäcka anomalier med flera synvinklar med hjälp av samsynskluster.
Using Consensus Clustering for Multi-view Anomaly Detection
{'venue': '2012 IEEE Symposium on Security and Privacy Workshops', 'journal': '2012 IEEE Symposium on Security and Privacy Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}