【摘 要】
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鉴于传统的访问控制机制为用户提供静态的授权,极少监管用户行为,导致企业很难发现来自恶意的内部用户或账号失窃带来的数据安全威胁,定义和形式化描述了私有云下的用户行为,
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61472121);湖北省创新群体项目(2016CFA021)
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鉴于传统的访问控制机制为用户提供静态的授权,极少监管用户行为,导致企业很难发现来自恶意的内部用户或账号失窃带来的数据安全威胁,定义和形式化描述了私有云下的用户行为,基于Hadoop架构提出了一个基于TensorFlow机器学习的用户行为分析的框架,通过用户行为数据采集、存储、特征选择、预处理,给出了建立并训练用于用户行为分析的机器学习模型的方法和过程,实现了企业私有云用户行为的自动分析,用于数据安全威胁的发现和响应.
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