内网用户异常行为识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质

摘要

本申请实施例提供了一种基于密度聚类的内网用户异常行为识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。本申请实施例属于安全监控技术领域，通过获取内网用户的用户数据，用户数据包括网络访问日志及考勤数据，根据用户数据，以预设时间周期作为时间片段刻画内网用户的行为画像，得到时序序列的若干个特征数据集，通过预设密度聚类模型对特征数据集进行聚类，得到聚类结果，判断聚类结果中是否存在离群点，若聚类结果中存在离群点，判定离群点所对应的事件为内网用户的异常行为，相比传统技术中通过实体监控规则对内网用户日常行为安全监控，能够提高对内网用户异常行为的识别效率、准确性和全面性，避免企业内部内网用户的风险行为。