Detección de usuarios anómalos basada en el modelo probabilístico de correlación

Como parte importante de la nueva generación de tecnología de la información, el Internet de las Cosas (IoT), que se está desarrollando rápidamente, requiere una alta seguridad para el usuario. Sin embargo, nodos maliciosos ubicados en una red de IoT pueden influir en la seguridad del usuario. La detección de usuarios anómalos y el análisis de la probabilidad de correlación son problemas fundamentales y desafiantes. En este documento se propone el modelo probabilístico de correlación entre usuarios anómalos (PMCAU). En primer lugar, se propone el concepto de grado de correlación del comportamiento del usuario, que se define en dos partes: grado de similitud de atributos del usuario y grado de interacción de comportamiento; se construyen respectivamente el algoritmo de medición de similitud de atributos y el algoritmo de medición de correlación de comportamiento, y se analizan los comportamientos espontáneos e interactivos de los usuarios para determinar los usuarios anómalos correlacionados. En segundo lugar, se utiliza la gramática de lógica de primer orden para expresar

Autores: Yang, Xiaohui; Sun, Ying