云环境下基于零信任的用户行为异常检测方法研究

摘要：

针对现有用户行为提取仅对用户行为序列特征进行粗粒度的提取,缺乏考虑用户行为的时空状态从而导致系统对用户行为进行异常检测时出现大量漏检的现象.首先,根据云环境下零信任的思想,采用行为映射编码的方式将用户的时空状态信息和行为类型进行关联映射;然后,采用词嵌入的方式提取用户行为语义向量;最后,基于深度学习的方法对用户行为序列进行识别和分类,为安全管理运营平台提供技术支撑.该方法解决基于零信任架构下基于用户访问行为进行编码映射、语义特征提取、异常行为检测的关键问题,采用细粒度方式将用户行为类型、行为发生的时间和地理位置分析用户行为习惯,提升企业的网络安全性.

关键词：零信任、用户行为、语义向量、深度学习、异常检测

所属期刊栏目：43

分类号：TP393.08;TP212.9;TN929.1

在线出版日期：2023-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：7-10