論文の概要: Time-Window Group-Correlation Support vs. Individual Features: A
Detection of Abnormal Users
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13971v1
- Date: Sun, 27 Dec 2020 16:30:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-24 20:07:52.708055
- Title: Time-Window Group-Correlation Support vs. Individual Features: A
Detection of Abnormal Users
- Title（参考訳）: Time-Window Group-Correlation Support vs.
個人的特徴:異常な利用者の検出
- Authors: Lun-Pin Yuan, Euijin Choo, Ting Yu, Issa Khalil, Sencun Zhu
- Abstract要約: COmpound BEhaviorに基づく異常検出手法であるACOBEを提案する。
評価の結果,ACOBEは先行作業よりも精度とリコールの点で大きな差があることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.516999440962678
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Autoencoder-based anomaly detection methods have been used in identifying
anomalous users from large-scale enterprise logs with the assumption that
adversarial activities do not follow past habitual patterns. Most existing
approaches typically build models by reconstructing single-day and
individual-user behaviors. However, without capturing long-term signals and
group-correlation signals, the models cannot identify low-signal yet
long-lasting threats, and will wrongly report many normal users as anomalies on
busy days, which, in turn, lead to high false positive rate. In this paper, we
propose ACOBE, an Anomaly detection method based on COmpound BEhavior, which
takes into consideration long-term patterns and group behaviors. ACOBE
leverages a novel behavior representation and an ensemble of deep autoencoders
and produces an ordered investigation list. Our evaluation shows that ACOBE
outperforms prior work by a large margin in terms of precision and recall, and
our case study demonstrates that ACOBE is applicable in practice for
cyberattack detection.
- Abstract（参考訳）: オートエンコーダに基づく異常検出手法は,大規模企業ログから異常ユーザを識別するために,過去の習慣パターンに従わないことを前提として用いられてきた。
既存のアプローチのほとんどは、通常、シングルデイと個人ユーザーの振る舞いを再構築してモデルを構築します。
しかし、長期的な信号やグループ相関信号を捉えることなく、モデルは低信号で持続する脅威を識別できず、多くの正常なユーザーが忙しい日に異常であると誤って報告し、その結果、偽陽性率が高くなる。
本稿では,長期パターンと集団行動を考慮したCOmpound BEhaviorに基づく異常検出手法であるACOBEを提案する。
ACOBEは、新しい行動表現とディープ・オートエンコーダのアンサンブルを活用し、順序付けられた調査リストを生成する。
評価の結果,acobeは精度とリコールの面では先行研究よりも大きなマージンを示しており,本事例ではacobeがサイバー攻撃検出に応用可能であることを実証した。
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