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用户实体行为分析技术（UEBA）（2020年）

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 电商用户行为分析中的大数据技术应用.doc
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    本文档探讨了在电子商务环境中，如何运用大数据技术深入分析用户的购物行为和偏好，以优化用户体验并增强营销策略。 本段落概述了电商用户行为分析项目的整体框架。在电商平台环境中，用户的操作频繁且复杂多样，通过运用大数据技术可以对其进行深入的挖掘与研究，从而获取有价值的商业指标并提升风险管理能力。具体而言，电商中的用户数据主要分为两类：一是反映个人使用习惯的数据，如登录方式、活跃时间段及时长等；二是业务层面的行为记录，包括点击浏览页面的情况、停留时间以及页面间的跳转路径等等。通过对这些信息的分析统计，不仅能追踪网站流量和热门商品趋势，还能进一步揭示用户的特征偏好。
     
  • 用户行为分析平台
    优质
    用户行为分析平台是一款专为企业设计的数据驱动型工具，它通过收集和解析用户的在线活动数据，帮助企业洞察用户偏好、优化产品功能及改善用户体验。 用Java开发的基于淘宝用户行为分析系统。
     
  • 多用户检测技术分析
    优质
    本文章主要探讨和分析了多用户检测技术的基本原理及其在现代通信系统中的应用，包括该技术的优点、局限性以及未来的发展趋势。 多用户检测技术的起源及各种算法的发展包括线性多用户检测器与干扰抵消多用户检测器的研究。
     
  • 多用户检测技术分析
    优质
    多用户检测技术是通信领域中一种重要的信号处理方法，用于从接收信号中识别并分离多个用户的传输信息。该技术在现代无线通信系统中扮演着关键角色，特别是在高密度用户环境中能够有效提高频谱利用率和系统容量。通过分析不同场景下的性能表现，优化算法设计以适应各种复杂环境的需求，多用户检测对于实现高效、可靠的移动通信至关重要。 多用户检测技术的起源以及各种多用户检测算法的发展包括线性多用户检测器和干扰抵消多用户检测器。
     
  • UBA.js：用户行为分析工具
    优质
    UBA.js是一款专为网站和应用设计的用户行为分析工具，通过简洁的代码帮助开发者轻松收集并理解用户的互动数据，优化产品体验。 UBA 是一个用于监控用户页面行为的 JavaScript 插件。 目前实现的功能包括： 1. 记录用户的点击行为，并记录相关值如页面坐标、元素ID、元素链接以及元素class。 2. 通过坐标的记录绘制热点图。 计划实现功能如下： 运行演示文件: (sudo) npm install bower install gulp serve (gulp watch) （此步骤用于在同一个页面中展示用户点击行为的记录和生成的热点图，开关设置为headmap=true或false。） 使用方法： 引用以下两个文件： appuabheatmap.js 热点图插件 appuabuab.js 用户点击行为检测插件
     
  • 2020年华为云社区技术精华.pdf
    优质
    该PDF文档汇总了2020年度在华为云社区内分享的技术精华内容，涵盖云计算、大数据、人工智能等多个前沿领域，旨在为开发者和技术爱好者提供宝贵的知识资源与实践指导。 《2020华为云社区年度技术精选合集》700页+免费下载！我们将2020全年技术精华梳理成册，全文700页+，45万字。内容包括：当下热门技术领域的奥秘拆解与实战解读、华为专家的峰会演讲全文、大牛的工作成长故事以及技术人的职场经验等。
     
  • 2020年抖音用户特征分析报告.pdf
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    本报告深入剖析了2020年中国抖音平台用户的年龄、性别、地域分布及兴趣偏好等特征，为内容创作者和营销人员提供详实的数据支持与策略建议。 2020年抖音用户画像报告显示了该年度平台用户的特征、行为习惯以及兴趣偏好等方面的数据分析结果。报告涵盖了年龄分布、性别比例、地域特点等多个维度，并深入探讨了不同群体在使用抖音时的具体表现，为品牌营销和内容创作者提供了有价值的参考信息。