Fornecendo segurança contra ataques internos - Vavilala, Divya Raj
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A abordagem proposta utiliza técnicas de prospeção de dados e forenses para identificar os padrões de CS representativos de um utilizador. O tempo em que um padrão habitual de CS aparece no ficheiro de registo do utilizador é contado, os padrões de CS mais utilizados são filtrados e, em seguida, é estabelecido um perfil do utilizador. Ao identificar os padrões de SC de um utilizador como os seus hábitos de utilização do computador a partir dos SCs de entrada actuais do utilizador, o PSAIA resiste a suspeitos de ataque. Os resultados experimentais demonstram que a precisão média de deteção é…mehr

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Produktbeschreibung
A abordagem proposta utiliza técnicas de prospeção de dados e forenses para identificar os padrões de CS representativos de um utilizador. O tempo em que um padrão habitual de CS aparece no ficheiro de registo do utilizador é contado, os padrões de CS mais utilizados são filtrados e, em seguida, é estabelecido um perfil do utilizador. Ao identificar os padrões de SC de um utilizador como os seus hábitos de utilização do computador a partir dos SCs de entrada actuais do utilizador, o PSAIA resiste a suspeitos de ataque. Os resultados experimentais demonstram que a precisão média de deteção é superior a 94% quando o limiar da taxa decisiva é de 0,9, indicando que o PSAIA pode ajudar os administradores de sistemas a identificar um intruso ou um atacante num ambiente fechado. O estudo adicional será efectuado através da melhoria do desempenho do PSAIA e da investigação de comandos shell de terceiros.
Autorenporträt
Divya Raj Vavilala, Assistenzprofessorin am GNITS, Hyderabad. Sie schloss 2006 ihren B.Tech und 2012 ihren M.Tech an der JNTUH ab. Ihre Interessengebiete sind Computernetzwerke, Sicherheit, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.