基于用户行为分析的内部威胁检测框架研究

"信息系统内部威胁检测技术研究，王振辉，王振铎，姚全珠，计算机系统应用，2019，28(12):219–225." 本文主要探讨了如何应对企业信息系统中的内部威胁，尤其是冒名登录和越权操作等行为。研究基于用户行为分析，提出了一种结合主客体混合的分层安全模型的新型内部威胁检测框架。在这一框架中，通过对比用户的异常行为和主客体权限，能够有效地识别潜在的恶意活动。 首先，文章介绍了内部威胁的严重性，这些威胁往往源自企业内部员工，可能对数据安全造成重大损害。传统的安全措施往往侧重于防范外部攻击，而对内部威胁的防护不足。因此，研究提出了一种新的检测方法，利用用户行为分析技术，通过分析用户日常操作模式，识别出与正常行为偏离的模式，以此发现潜在的威胁。 其次，文中构建的安全模型融合了主客体概念，将主体（用户）和客体（资源）进行层次化管理，以更细致地监控和控制访问权限。通过这种方式，可以更好地追踪和评估用户对资源的访问是否合规，从而及时发现并阻止不合法操作。 为了提高检测的准确性和保护日志安全，文章还提到了应用正则表达式和混合加密算法。正则表达式用于匹配和识别特定的异常模式，而混合加密算法则确保了敏感信息在存储和传输过程中的安全性，防止被非法获取和篡改。 此外，文章详细阐述了四个关键安全检测方面：身份认证、访问控制、操作审计和行为阈值技术。身份认证是确认用户身份的过程，防止冒名顶替；访问控制设定权限边界，限制非法访问；操作审计记录所有活动，便于后期追溯；行为阈值技术则是设置行为阈值，一旦超过阈值，即触发警报，提示可能的异常行为。 实验结果显示，该检测框架有效地防止了内部人员对数据的破坏，并提供了及时的响应和干预机制，显著提升了信息系统的安全性。最后，作者对内部威胁检测技术的未来发展趋势进行了展望，强调了持续学习和适应性是未来技术发展的重要方向，以便更好地应对不断演变的内部威胁挑战。 这篇研究论文为企业的信息安全提供了新的视角和解决方案，对于强化内部威胁防护，保障企业核心数据安全具有重要的理论和实践意义。