Abnormal File Access Behavior Detection Based on FPD: An Unsupervised Approach
Abnormal File Access Behavior Detection Based on FPD: An Unsupervised Approach
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基于FPD的异常文件访问行为检测：一种无监督方法
DOI：
10.4028/www.scientific.net/amm.713-715.2212
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发表时间：
2015-01
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Yonglin Sun
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xiaobin Wang;Yongjun Wang;Yonglin Sun
在现代信息世界中，信息安全是组织面临的巨大挑战。现有的防火墙、入侵检测系统和防病毒等安全设施不足以保证信息的安全。文件是信息的重要载体，是不少攻击者的目的。在本文中，我们扩展了基于fpd的检测异常文件访问行为的方法。在缺乏训练数据的情况下，我们提出了3种计算FPD值的方法，并应用基于k-means的无监督方法来区分正常过程和异常过程。实验表明，与有监督的训练数据相比，我们的无监督方法仍然是有效的。
Information security is a great challenge for organizations in our modern information world. Existing security facilities like Firewalls, Intrusion Detection Systems and Antivirus are not enough to guarantee the security of information. File is an important carrier of information, which is the intent of quite a number of attackers. In this paper, we extend the FPD-based approach for detecting abnormal file access behaviors. We propose 3 approaches to calculate FPD values in the case of lacking training data, and we apply a k-means based unsupervised approach to distinguish between normal processes and abnormal ones. Experiment demonstrate that our unsupervised approach is still effective compared to the supervised case with training data.
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影响因子：
3.1
作者：
Prasad, Nadipuram R.;Almanza-Garcia, Salvador;Lu, Thomas T.
通讯作者：
Lu, Thomas T.
DOI：
10.1007/978-0-387-77322-3_5
发表时间：
2008-08
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
M. B. Salem;Shlomo Hershkop;S. Stolfo
通讯作者：
M. B. Salem;Shlomo Hershkop;S. Stolfo
DOI：
10.1007/11425274_2
发表时间：
2005-05
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
S. Stolfo;Shlomo Hershkop;Linh H. Bui;Ryan Ferster;Ke Wang
通讯作者：
S. Stolfo;Shlomo Hershkop;Linh H. Bui;Ryan Ferster;Ke Wang
DOI：
10.1049/cp.2014.0632
发表时间：
2014-05
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Xiaobin Wang;Yonglin Sun;Yongjun Wang
通讯作者：
Xiaobin Wang;Yonglin Sun;Yongjun Wang