动态行为监控：基于意图的内部威胁防范与量化评估

本文档深入探讨了"应用于实时控制系统的线程池调度策略设计"，特别是在信息安全领域的背景下，对于内部威胁的监控和管理显得尤为重要。作者关注的是如何在现有的网络安全技术主要针对外部威胁的防护体系中，补充内部威胁的有效管理。 论文首先指出，尽管外部威胁防护技术如入侵检测、防火墙和信息加密等已经取得了显著进展，但在应对内部威胁时却显得力不从心。这是因为传统的授权和身份验证机制仅基于预先设定的规则，忽视了用户行为的动态变化和可信度评估。这导致许多内部信息泄露事件往往通过看似平常的操作轻易发生，强调了对用户操作行为监管的必要性。 Wood的研究提供了一个初步的框架，分析内部攻击者需要具备的动机、目标识别能力和攻击能力，但缺乏量化内部威胁的衡量标准，且未充分考虑用户的误用行为。Schultz的工作则提出了一个预测模型，利用indicators来描述攻击行为，构建了一个预测公式，但依赖于历史数据，对未知攻击行为不够灵活，且可能存在主观性。 针对这些局限，论文作者林基艳等人提出了一个基于用户意图的动态访问控制模型。这个模型的核心是通过对用户提交的访问意图进行监控和分析，实时评估用户行为的可信度。他们采用层次分析法(AHP)对收集到的行为证据进行量化分析，以客观地评估用户行为的风险。这种方法不仅能够区分有意的恶意行为，还能考虑到偶然的误用行为，从而提高了对内部威胁行为的准确感知。 为了验证这一方案的有效性，作者使用Matlab进行了模拟实验，结果显示该方案显著提高了识别内部威胁行为的准确率，克服了传统方法在量化内部威胁方面的不足。这表明，对于实时控制系统中的线程池调度策略，结合用户行为监管和量化评估，可以构建出更为全面和有效的安全防护措施。 这篇论文不仅探讨了内部威胁在信息系统中的挑战，还提出了创新的动态监控策略，旨在提升内部威胁防范的效率和准确性，为实时控制系统的线程池调度提供更加智能和安全的决策支持。通过将用户行为分析与系统性能优化相结合，论文为信息安全领域的实践研究带来了新的视角和方法。