Advertisement

User-and-Entity-Behavior-Analytics-UEBA: 基于深度学习的用户与实体行为分析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • User-and-Entity-Behavior-Analytics-UEBA: 基于深度学习的用户与实体行为分析
    优质
    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。
     
  • 用户实体行为分析技术（UEBA）（2020年）
    优质
    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。
     
  • 追踪用户行为的JS库:user-behavior
    优质
    user-behavior是一款轻量级JavaScript库，专为网站开发者设计，用于高效追踪和分析用户的操作行为，助力产品优化与用户体验提升。 用户行为库是一系列程序的集合，这些程序可以提供有关用户在网站上的行为方式的重要信息。该库记录以下内容： - 一般用户信息 - 用户在现场花费的时间 - 点击次数 - 单击的具体节点（以HTML形式表示） - 点击位置 - 鼠标移动轨迹 每当站点脱离上下文时，例如切换到另一个选项卡或程序，系统会记录这些变化。此外，该库还包含按键记录器功能，可以检测用户输入的键盘操作和粘贴的数据信息。 使用方法： 1. 将userbehavior.js文件添加到您的网站中： ```html ``` 2. 使用默认值进行初始化： ```javascript userLog.init(); ``` 或者，您可以通过传递一个包含自定义设置的对象来调用`init()`函数。可以指定要激活或停用的服务（例如点击计数、点击详情、鼠标移动记录等）。
     
  • 基于UEBA的用户上网异常行为数据集分析
    优质
    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。
     
  • 淘宝用户行为数据分析：taobao-behavior
    优质
    淘宝用户行为数据分析项目专注于研究和解析淘宝平台上用户的购物习惯、偏好及互动模式，旨在优化用户体验与提高运营效率。 本项目通过淘宝用户数据集进行统计分析，使用的技术包括Hadoop、Hive、Spark、Hbase以及Python的matplotlib（用于数据展示）。该数据集包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间约一百万随机用户的全部行为记录。这些行为涵盖了点击、购买、加购和喜欢等类型，并且每一行代表一个用户的行为，由用户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型以及时间戳组成。 数据集的组织形式类似于MovieLens-20M，即每条记录以逗号分隔的方式呈现。原始CSV文件大小为2.05GB，包含1亿零一百五十万八千零七行的行为数据。操作流程包括下载数据集和在Hive中创建表结构如下： ```sql create table user_behaviors( userId int, itemId int, categoryId int, behaviorType string, times string) row format delimited; ``` 以上是项目的主要技术栈、数据来源以及初步的数据处理步骤概述。
     
  • 客户行为分析在Web Analytics中的JavaScript应用
    优质
    本文章探讨了JavaScript技术在Web Analytics中进行客户行为分析的应用，深入解析其工作原理及其对企业营销策略的重要影响。 Web分析是一种重要的数字营销工具，它通过收集、度量和分析网站用户的行为数据来优化网站性能，提升用户体验，并制定更有效的营销策略。“web analytics 客户行为分析 js”这个主题深入探讨了如何利用JavaScript技术实现客户行为的追踪与分析。 JavaScript是网页开发中广泛使用的脚本语言，在浏览器端直接运行无需服务器支持。这使它成为捕捉用户交互的理想选择。通过在页面上嵌入特定JS代码，可以实时记录用户的互动情况，例如点击按钮、滚动页面或填写表单等操作。 客户行为分析的核心在于数据收集。一种常见的方法是使用事件监听器（如`addEventListener`）来捕获用户的交互事件。当用户触发某个元素时，相应的JS代码会发送包含详细信息的请求到后端服务器。这些详情可能包括用户ID、时间戳及所点击或操作的具体元素。 为了追踪用户的浏览路径，可以利用页面加载事件（例如`window.onload`），每当新页载入都会记录其URL，并以此构建出用户在网站上的导航模式和行为序列。 日志服务通常用来接收前端JS发出的HTTP请求并存储这些数据。优化性能的方法包括批量发送或异步请求以避免阻塞网页加载，同时确保遵守GDPR等法规保护个人隐私信息的安全性和合规性。 标签“客户浏览记录”提示我们关注用户在网站上的访问历史。通过分析这些数据可以发现用户的偏好、停留时间最长的页面以及转化漏斗中的瓶颈等问题，并据此改进网页布局和用户体验，甚至预测未来的用户行为趋势。 实践中还可以使用cookie识别重复访客或利用Session Storage与Local Storage跟踪单个会话内的活动轨迹。此外，集成第三方工具如Google Analytics或Adobe Analytics可以提供丰富的分析功能及报告支持深入理解用户的互动模式。 总之，“web analytics 客户行为分析 js”通过JavaScript技术收集并解析用户在网站上的行为数据来优化性能、提升体验，并为商业决策提供依据。开发者需要掌握如何正确配置和嵌入JS代码以实现有效合规的数据采集，同时利用这些信息推动持续改进。
     
  • 基于深度学习的人体行为识别模型
    优质
    本研究构建了一种新型人体行为识别模型，利用深度学习技术有效提取视频中的关键特征，显著提升了复杂场景下人体行为的理解与分类精度。 基于深度学习模型的人体行为识别的PDF格式文档提供高清扫描版。
     
  • 基于深度学习的车辆违法行为智能分析.pdf
    优质
    本论文探讨了运用深度学习技术在交通监控系统中的应用，重点介绍了一种能有效识别和分析车辆违法行为的新方法。通过构建高效算法模型，实现了对多种常见违法驾驶行为的自动检测与分类，为提高道路安全提供了创新解决方案。 基于深度学习算法的车辆违法行为智能分析这篇论文探讨了如何利用先进的深度学习技术来识别和分析道路上的各种车辆违法行为。通过构建高效的数据模型与算法框架，研究者们能够更准确地捕捉到诸如超速、闯红灯等行为，并为交通管理部门提供有效的数据支持和技术手段，以提高道路安全水平和执法效率。
     
  • 基于深度学习的课堂行为分类研究
    优质
    本研究运用深度学习技术对课堂教学中的学生行为进行自动化识别与分类，旨在为教师提供实时反馈，优化教学策略，提升教育质量。 基于深度学习的课堂教学行为分类研究由宋志海和李青进行。深度学习正在改变许多传统领域的研究方法，教育也不例外。本段落从对课堂教学行为的分类开始探讨，并首先概述了当前相关研究的发展现状。
     
  • 基于深度学习的课堂学生异常行为检测与分析系统.pdf
    优质
    本论文提出了一种基于深度学习技术的课堂学生行为监测系统，旨在自动识别和分析学生的异常行为，以帮助教师改善教学效果并关注需要特别照顾的学生。 基于深度学习的学生课堂异常行为检测与分析系统.pdf 这篇文章探讨了如何利用深度学习技术来识别和分析学生在课堂上的异常行为。该研究可能包括数据收集、模型训练以及系统的实际应用效果评估等方面的内容，旨在提高课堂教学的质量和效率，并为教师提供及时有效的反馈机制以帮助他们更好地管理班级并关注每个学生的成长和发展。