基于机器学习的企业私有云用户行为分析模型

摘要：

鉴于传统的访问控制机制为用户提供静态的授权,极少监管用户行为,导致企业很难发现来自恶意的内部用户或账号失窃带来的数据安全威胁,定义和形式化描述了私有云下的用户行为,基于Hadoop架构提出了一个基于TensorFlow机器学习的用户行为分析的框架,通过用户行为数据采集、存储、特征选择、预处理,给出了建立并训练用于用户行为分析的机器学习模型的方法和过程,实现了企业私有云用户行为的自动分析,用于数据安全威胁的发现和响应.

关键词：私有云、数据安全、用户行为、机器学习

所属期刊栏目：36

分类号：TP393.2(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61472121;湖北省创新群体项目2016CFA021

在线出版日期：2018-01-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：95-100