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J-GLOBAL ID：201702245806111119   整理番号：17A1251457

ユーザと役割ベースプロファイル評価を用いた自動インサイダ脅威検出システム【Powered by NICT】

Automated Insider Threat Detection System Using User and Role-Based Profile Assessment

著者 (4件)： Legg Philip A. (Department of Computer Science, Cyber Security Centre, University of Oxford, University of the West of England, Oxford, Bristol, U.K.U.K.) ,  Buckley Oliver (Cyber Security Centre, Centre for Cyber Security and Information Systems, University of Oxford, Cranfield University, Defence Academy of the United Kingdom, Oxford, Cranfield, Wiltshire, U.KU.K.U.K.) ,  Goldsmith Michael (Cyber Security Centre, University of Oxford, Oxford, U.K.) ,  Creese Sadie (Cyber Security Centre, University of Oxford, Oxford, U.K.)
資料名： IEEE Systems Journal  (IEEE Systems Journal)
巻： 11  号： 2  ページ： 503-512  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2238A  ISSN： 1932-8184  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 組織はインサイダ脅威に対する同定と防御の増加問題を経験している。感受性組織データに認定アクセスを持っていた人が悪用されるできる電力の位置に置かれ,組織に顕著な損傷を引き起こす可能性がある。これは金融盗難と知的財産窃盗から特性と企業評判の破壊であった。伝統的侵入検出システムを設計し,組織内の悪意作用を同定することができなかった。本論文では,組織内のインサイダー脅威を検出できることを自動化システムを述べた。各ユーザと各ジョブ役割活動の詳細を組込んでおり,ユーザ行動の豊富な記述を与えることを特徴の一貫した表現を獲得するためにこれを用いた木構造プロファイリング法を定義した。偏差は,各ユーザが複数の属性を横切って示し,それらのピアに対して比較した分散の量に基づいて評価することができた。十合成データ駆動シナリオを用いた実験を行い,システムは,潜在的脅威の指標になるかも知れない異常な挙動を同定することができることを見出した。も我々の検出システムは分析者が更なる研究を支援する視覚的分析ツールと組み合わせることができるかを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 視覚 ,  *木構造 ,  電力 ,  金融 ,  感受性
準シソーラス用語： 解析ツール ,  データ駆動 ,  プロファイリング ,  侵入 ,  知的財産 ,  *検知システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (6件)： 役割 ,  プロファイル ,  評価 ,  インサイダ ,  脅威 ,  検出システム