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User Classification by Local to Global Sequence Alignment Techniques for Anomaly-Based Intrusion Detection

机译:基于本地到全局序列比对技术的用户分类,用于基于异常的入侵检测

摘要

A sequence of events by a single user with at least one computing system are monitored. Each event characterizes user interaction with the at least one computing system and the sequence of events form a plurality of pairwise disjoint log samples. Thereafter, it is determined, using an adjacency graph trained using a plurality of log samples generated by a plurality of users, whether any of the log samples is anomalous. Data can be provided that characterizes the log samples determined to be anomalous. Related apparatus, systems, techniques and articles are also described.
机译:监视单个用户使用至少一个计算系统进行的一系列事件。每个事件表征用户与至少一个计算系统的交互,并且事件序列形成多个成对不相交的日志样本。此后,使用由多个用户生成的多个日志样本训练的邻接图,确定是否有任何日志样本异常。可以提供表征被确定为异常的日志样本的数据。还描述了相关的装置,系统,技术和文章。

著录项

  • 公开/公告号US2018198810A1

    专利类型

  • 公开/公告日2018-07-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SAP SE;

    申请/专利号US201715401861

  • 发明设计人 MARTIN HAERTERICH;

    申请日2017-01-09

  • 分类号H04L29/06;G06N99;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:01:12

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