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基于UEBA的用户上网异常行为数据集分析

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简介：
本研究构建了一个基于用户实体行为分析(UEBA)的数据集，专注于挖掘和理解用户的网络使用模式与异常行为，以提升网络安全防护水平。 基于UEBA的用户上网异常行为分析的数据集包含了用于检测和预防网络安全威胁所需的各类数据。该数据集有助于识别潜在的安全风险，并支持对网络环境中用户的可疑活动进行深入研究。通过使用这些数据，安全专家可以更好地理解并应对复杂的网络攻击模式，从而提高整体系统的安全性。

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  • 基于UEBA的用户上网异常行为数据集分析
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    本研究构建了一个基于用户实体行为分析(UEBA)的数据集，专注于挖掘和理解用户的网络使用模式与异常行为，以提升网络安全防护水平。 基于UEBA的用户上网异常行为分析的数据集包含了用于检测和预防网络安全威胁所需的各类数据。该数据集有助于识别潜在的安全风险，并支持对网络环境中用户的可疑活动进行深入研究。通过使用这些数据，安全专家可以更好地理解并应对复杂的网络攻击模式，从而提高整体系统的安全性。
     
  • 用户实体行为分析技术（UEBA）（2020年）
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    用户实体行为分析技术（UEBA）是一种通过收集和分析用户及设备的行为数据，识别异常活动模式的安全技术。它能够帮助企业检测内部威胁、恶意软件及其他安全风险。 中国信通院发布的《互联网行业网络安全先进技术与应用发展系列报告：用户实体行为分析技术（UEBA）》（2020年），是一份关于该领域的行业研究报告。
     
  • 用户行为分析与异常流量监测
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    用户行为分析与异常流量监测旨在通过数据分析技术识别和预测用户的在线行为模式，并及时发现网络中的异常流量，保障网络安全及优化用户体验。 网络异常流量监测与用户行为分析的相关资料详细介绍了这些领域的原理和方法，非常值得参考。
     
  • 淘宝用户数据集-行为分析
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    该数据集包含了淘宝用户的详细行为记录，包括浏览、购买等信息，适用于进行深入的行为模式和消费习惯分析。 淘宝用户行为数据包含在文件“淘宝用户行为.csv”中。
     
  • User-and-Entity-Behavior-Analytics-UEBA: 基于深度学习的用户与实体行为分析
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    简介：User-and-Entity-Behavior-Analytics-UEBA基于深度学习技术，旨在通过分析用户及系统实体的行为模式，检测异常活动和潜在威胁，保障网络安全。 用户和实体行为分析利用深度学习技术对用户的日常记录进行异常行为检测以识别内部威胁。数据提取自CERT/R4.2（ftp://ftp.sei.cmu.edu/pub/cert-data）。所需库包括Python 3.6 (3-64位)，numpy的1.16.4，TensorFlow 1.8.0，Keras 2.2.2以及scikit-learn 0.19.1。运行时需分别针对不同用户执行3-Action_Sequence_Training.py和4-Static_Feature_Training.py，并修改user_sets参数；同时需要在两种特征类型下运行2-Training_Data_Generating.py并调整“类型”设置。该项目提供的功能与深度学习模型仅作为示例使用。
     
  • 用户上网行为分析在大数据项目中的应用.zip
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    本资料探讨了用户上网行为分析技术及其在大数据项目中的具体应用，涵盖数据收集、处理和分析方法，旨在帮助企业更好地理解用户需求。 在这个名为“大数据项目之用户上网行为分析”的压缩包里，我们主要关注的是如何利用大数据技术来深入剖析用户的网络活动模式。该项目的核心目标是提取、处理、存储并解析海量的互联网使用数据，以便更好地理解用户的在线习惯，并提供个性化服务和优化用户体验。此外，它还能为市场营销策略提供支持。 一、大数据概念与技术栈 大数据是指那些规模庞大且增长迅速的数据集合，具有多样性高及难以处理的特点。在本项目中，大数据技术主要包括以下几个关键环节： 1. 数据采集：使用各种工具如日志服务器、网络爬虫和API接口收集用户在网络上的行为数据（例如点击流记录、搜索历史等）。 2. 数据预处理：清洗数据并解决缺失值、异常值及重复值的问题，以确保数据的质量。 3. 数据存储：采用分布式存储系统如Hadoop HDFS来支持大规模的数据存储与访问需求。 4. 数据处理：使用MapReduce或Spark这样的并行计算框架进行批处理和实时数据分析。 5. 数据分析：运用统计学方法以及机器学习算法（例如关联规则、聚类等），以挖掘用户行为的模式。 6. 可视化展示：借助Tableau或Echarts之类的工具将结果可视化，便于理解与决策。 二、用户上网行为分析 该部分主要关注以下几个方面： 1. 用户画像构建：通过整合用户的搜索习惯和浏览偏好等多种信息来创建详细的用户档案，为精准营销提供依据。 2. 浏览路径研究：考察网站内部的跳转模式以了解哪些内容更受用户欢迎，并据此优化网页布局及导航结构。 3. 行为序列识别：找出特定行为顺序（例如购买前的行为）作为未来预测的基础。 4. 转化率评估与改进：通过AB测试比较不同页面设计对转化效率的影响，从而提高用户的行动效果。 5. 用户留存分析：研究用户活跃度及流失情况，并据此制定策略以减少客户流失。 三、技术实现 本项目可能使用的工具包括： 1. 数据采集：利用Python的Scrapy框架进行网络爬虫操作或者通过JavaScript代码在前端收集行为数据。 2. 数据存储：Hadoop生态系统，例如使用HDFS存储大量数据以及用HBase或Cassandra支持实时查询需求。 3. 数据处理：Apache Spark用于大数据处理任务，它提供了一个快速、通用且可扩展的计算平台。 4. 分析模型构建：Python中的Pandas库负责数据预处理工作；NumPy和SciPy进行数值运算；Scikit-learn则用来建立机器学习模型。 5. 可视化展示：使用Matplotlib、Seaborn或Plotly等工具将分析结果可视化呈现。 四、项目实施流程 1. 定义问题与目标设定明确的分析目的，比如提高用户满意度或者提升广告点击率。 2. 数据获取部署数据采集系统，并确保其稳定性和可靠性。 3. 数据清洗及预处理去除噪声信息并统一格式化；同时解决任何缺失值的问题。 4. 分析执行运行模型识别行为模式和关键特征。 5. 结果解释将分析发现转化为业务洞察，提出改善建议。 6. 验证与优化根据反馈调整策略，并持续改进。 综上所述，这个项目不仅涵盖了大数据处理的各个方面，还结合了用户心理学及市场营销策略的知识点。这有助于提升企业的数字化运营能力并更好地满足客户需求。
     
  • 异常网络流量行为分析系统
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    异常网络流量行为分析系统是一款先进的网络安全工具，能够实时监测和识别网络中的可疑活动与威胁，确保数据传输的安全性和稳定性。 传统入侵及异常检测系统在应对高级持续性威胁（APT）方面显得力不从心。经典的威胁检测系统主要依赖于报文内容特征匹配以及统计阈值来进行识别。对于已知特征的威胁，这类系统的检测效果较好；但对于像APT这样具有未知特征的威胁，则几乎无能为力。 基线检测系统则基于统计方法来确定和预测正常范围，在流量或行为明显偏离时判定为异常情况。然而，当遭遇突发事件冲击时，该类系统的误报率会显著增加。由于APT善于自我隐藏，难以引发明显的统计变化，因此这类威胁也变得更为难于发现和识别。
     
  • 电信用户行为的日志数据分析（基于大数据）
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    本研究聚焦于利用大数据技术分析电信用户的日志数据，旨在深入理解用户行为模式，优化服务质量与用户体验。 收集资源较为不易，数据集较新。此资源适用于进行大数据分析的同学使用，包含8万条记录，共有五个维度的数据。