![](/images/graphics-bg.png)
Distance Measurement Methods for Improved Insider Threat Detection
المؤلفون المشاركون
Lo, Owen
Buchanan, William J.
Griffiths, Paul
Macfarlane, Richard
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-18، 18ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-01-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
18
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Insider threats are a considerable problem within cyber security and it is often difficult to detect these threats using signature detection.
Increasing machine learning can provide a solution, but these methods often fail to take into account changes of behaviour of users.
This work builds on a published method of detecting insider threats and applies Hidden Markov method on a CERT data set (CERT r4.2) and analyses a number of distance vector methods (Damerau–Levenshtein Distance, Cosine Distance, and Jaccard Distance) in order to detect changes of behaviour, which are shown to have success in determining different insider threats.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lo, Owen& Buchanan, William J.& Griffiths, Paul& Macfarlane, Richard. 2018. Distance Measurement Methods for Improved Insider Threat Detection. Security and Communication Networks،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214245
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lo, Owen…[et al.]. Distance Measurement Methods for Improved Insider Threat Detection. Security and Communication Networks No. 2018 (2018), pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214245
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lo, Owen& Buchanan, William J.& Griffiths, Paul& Macfarlane, Richard. Distance Measurement Methods for Improved Insider Threat Detection. Security and Communication Networks. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214245
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1214245
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)