(整期定稿)网络首发时间:2019-08-07 11:47:28

针对由于云用户的非法操作产生的云安全威胁问题,提出一种在保障云用户隐私的前提下,利用深度学习技术对用户工作中的鼠标操作行为进行分析,实现检测云用户异常行为的方法。该方法首先通过鼠标追踪工具,记录一定时间内用户的基本鼠标操作行为轨迹,然后利用卷积神经网络对记录的行为轨迹图像进行特征学习和分类。通过实验可知,所提出的方法能够在保障用户隐私的前提下,有效的检测用户的异常行为,同时可以避免对系统高维特征数据分析和处理,降低了异常行为检测的难度。

国家自然科学基金(61370031,61702142);

云安全; 深度学习; 卷积神经网络; 操作行为; 异常行为检测;

10.15938/j.jhust.2019.04.021

TP391.41;TP18

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