Proporcionar seguridad contra ataques internos - Vavilala, Divya Raj
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El enfoque propuesto emplea técnicas de minería de datos y forenses para identificar los patrones de SC representativos de un usuario. Se cuenta el tiempo que aparece un patrón SC habitual en el archivo de registro del usuario, se ¿ltran los patrones SC más utilizados y, a continuación, se establece el perfil de un usuario. Al identificar los patrones SC de un usuario como sus hábitos de uso del ordenador a partir de los SC de entrada actuales del usuario, el PSAIA resiste a los presuntos atacantes. Los resultados experimentales demuestran que la precisión media de detección es superior al 94%…mehr

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Produktbeschreibung
El enfoque propuesto emplea técnicas de minería de datos y forenses para identificar los patrones de SC representativos de un usuario. Se cuenta el tiempo que aparece un patrón SC habitual en el archivo de registro del usuario, se ¿ltran los patrones SC más utilizados y, a continuación, se establece el perfil de un usuario. Al identificar los patrones SC de un usuario como sus hábitos de uso del ordenador a partir de los SC de entrada actuales del usuario, el PSAIA resiste a los presuntos atacantes. Los resultados experimentales demuestran que la precisión media de detección es superior al 94% cuando el umbral de tasa decisiva es de 0,9, lo que indica que el PSAIA puede ayudar a los administradores de sistemas a señalar a un intruso o a un atacante en un entorno cerrado. El estudio ulterior se realizará mejorando el rendimiento de PSAIA e investigando comandos shell de terceros.
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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.