摘要:
入侵检测技术在大数据环境下面临人工规则提取限制、数据处理能力不足、难以精准定位等新问题。文章在入侵检测技术中引入用户画像技术,提出基于用户画像的入侵检测模型,实现入侵检测粒度的细化,将大数据技术引入网络安全领域,发掘其潜在研究及实用价值,使入侵检测技术具有大数据技术特性。实验结果表明,基于用户画像的入侵检测模型能够提高入侵检测技术指标的评价效果,有较好的实用价值。
中图分类号:
赵刚, 姚兴仁. 基于用户画像的异常行为检测模型[J]. 信息网络安全, 2017, 17(7): 18-24.
Gang ZHAO, Xingren YAO. Anomaly Detection Model Based on User Portrait[J]. Netinfo Security, 2017, 17(7): 18-24.