基本信息
- 項目名稱：
- 基于行為采集系統(tǒng)的用戶特征挖掘及分析
- 小類：
- 信息技術
- 大類：
- 自然科學類學術論文
- 簡介：
- 計算機用戶行為的特征分析在很多應用領域具有重要的價值。在信息安全領域，傳統(tǒng)的安全軟件僅限于木馬和病毒的檢測與查殺，對于其它形式的“合法”的入侵行為缺乏有效的保護。行為習慣可以通過采集和分析其中的特征規(guī)律?？梢岳眠@些特征作為身份識別或者改進軟件設計的依據(jù)。因此，設計相應的采集系統(tǒng)能夠較全面的捕捉用戶的行為規(guī)律對于是進一步分析的前提條件。
- 詳細介紹：
- 個人計算機的行為(Personal Computer Behavioral Characteristic)研究相比于網(wǎng)絡行為特征研究開展相對較晚。傳統(tǒng)研究集中于用戶在某個網(wǎng)站進行跳轉形成的操作習慣，進而對網(wǎng)站進行優(yōu)化設計。James P. Anderson在對用戶行為研究的基礎上，首次提出了個人計算機IDS(Intrusion Detection System)概念，此后Dorothy Denning和SRI/CSL的Peter Neumann進而提出了IDES。個人計算機用戶行為不同于傳統(tǒng)的行為采集，需要通過操作系統(tǒng)捕捉用戶的行為習慣。個人計算機用戶行為主要分為硬件行為和軟件行為兩個方面。硬件方面主要指鍵盤和鼠標的操作，包括鼠標的單、雙擊頻率、拖拽次數(shù)和鍵盤的按鍵頻率和敲擊頻率等等。軟件的行為特征主要研究用戶操作各種軟件及其在其中相應操作的行為特征，通過對其時序和頻率進行分析，來分析和挖掘用戶特征行為。本文主要針對用戶軟件操作行為進行捕捉和采集，并對其進行相應的挖掘和分析。
作品專業(yè)信息
撰寫目的和基本思路
- 本作品旨在研究用戶行為特征，及其在信息安全領域應用的價值。通過自行開發(fā)的用戶行為采集系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)挖掘的相關算法和技術處理數(shù)據(jù)，構建行為關系網(wǎng)絡，從中提取用戶行為的特征信息。
科學性、先進性及獨特之處
- 本作品以Windows編程技術和數(shù)據(jù)挖掘技術為技術基礎，依據(jù)統(tǒng)計學原理構建行為關系網(wǎng)絡，具有較強的科學性。與現(xiàn)有的防御性的信息安全研究不同，從用戶行為角度研究行為特征作為用戶身份識別的可行性。
應用價值和現(xiàn)實意義
- 現(xiàn)有的殺毒軟件知識對病毒、木馬等有很好的查殺作用，對一些非法的入侵行為卻無濟于事。用戶的計算機使用行為具有一定的頻繁性和規(guī)律性，通過對用戶行為特征的研究可以建立起一種新的信息安全機制，從而更好的保障用戶的信息安全。
學術論文摘要
- 不同用戶的計算機使用行為對于信息安全、行為分析具有重要的意義。本文設計開發(fā)了用戶行為采集軟件系統(tǒng)，給出了相應的設計框架和存儲結構。并結合用戶行為時間序列和操作頻次，融合FP-GROWTH算法設計了用戶特征挖掘算法，建立網(wǎng)絡形式的用戶行為特征表達方法。并以高校學生為研究對象采集了相應的數(shù)據(jù)對系統(tǒng)進行測試，實驗結果表明該系統(tǒng)可以捕捉和分析用戶行為，并對用戶的習慣行為進行表達，進而揭示用戶的行為習慣。
獲獎情況
- 被《大連民族學院學報》錄用，將于2011年第三期刊登
鑒定結果
- 無
參考文獻
- [1] 袁霖，王懷民，尹剛，史殿習，李翔. 開源環(huán)境下開發(fā)人員行為特征挖掘與分析[J]. 計算機學報, 2010，33(10)：1910-1918. [2] 鄭紅艷，吳照林. 用戶行為異常檢測模型[J]. 計算機系統(tǒng)應用，2009, 18(8)：190-192. [3] 王艷平，張錚. Windows程序設計（第2版）[M]，北京：人民郵電出版社，2008. [4] 韓家煒，堪博. 數(shù)據(jù)挖掘概念與技術[M]，北京：機械工業(yè)出版社,2007. [5] 杰瑞夫，克里斯托夫. Windows核心編程[M]，北京：清華大學出版社，2008. [6] 連一峰，戴英俠，王航. 基于模式挖掘的用戶行為異常檢測[J]. 計算機學報，2002, 25(3)：326-330.
同類課題研究水平概述
- 計算機用戶行為的特征分析在很多應用領域具有重要的價值。在信息安全領域，傳統(tǒng)的安全軟件僅限于木馬和病毒的檢測與查殺，對于其它形式的“合法”的入侵行為缺乏有效的保護。如已知密碼登陸計算機。此外，了解不同群體的計算機用戶的特征行為可以幫助軟件廠家改進軟件設計。行為習慣特征是指不同用戶在操作計算機過程中自身具有的獨特習慣性和規(guī)律性。這些行為習慣可以通過采集和分析其中的特征規(guī)律。可以利用這些特征作為身份識別或者改進軟件設計的依據(jù)。因此，設計相應的采集系統(tǒng)能夠較全面的捕捉用戶的行為規(guī)律對于是進一步分析的前提條件。 個人計算機的行為(Personal Computer Behavioral Characteristic)研究相比于網(wǎng)絡行為特征研究開展相對較晚。傳統(tǒng)研究集中于用戶在某個網(wǎng)站進行跳轉形成的操作習慣，進而對網(wǎng)站進行優(yōu)化設計。James P. Anderson在對用戶行為研究的基礎上，首次提出了個人計算機IDS(Intrusion Detection System)概念，此后Dorothy Denning和SRI/CSL的Peter Neumann進而提出了IDES。個人計算機用戶行為不同于傳統(tǒng)的行為采集，需要通過操作系統(tǒng)捕捉用戶的行為習慣。個人計算機用戶行為主要分為硬件行為和軟件行為兩個方面。硬件方面主要指鍵盤和鼠標的操作，包括鼠標的單、雙擊頻率、拖拽次數(shù)和鍵盤的按鍵頻率和敲擊頻率等等。軟件的行為特征主要研究用戶操作各種軟件及其在其中相應操作的行為特征，通過對其時序和頻率進行分析，來分析和挖掘用戶特征行為。本文主要針對用戶軟件操作行為進行捕捉和采集，并對其進行相應的挖掘和分析。 本文為研究用戶行為特征，通過Windows API構建了用戶行為捕捉系統(tǒng)，捕捉用戶在操作計算機過程中的各種軟件切換操作，并將其記錄于數(shù)據(jù)庫中，通過FP-TREE算法從數(shù)據(jù)集中提取頻繁模式樹，為便于可視化分析，將該樹轉化為關系網(wǎng)絡。該系統(tǒng)可以用于安全和行為模式研究，具有較好的應用價值和實際意義。實驗結果也證明該系統(tǒng)可以分析出不用用戶的不同行為特征。 此外，該系統(tǒng)通過進一步開發(fā)最用戶的其他硬件行為特征，在軟件使用時的行為特征，結合時序進行進一步的深入研究，為行為特征研究提供較好的支撐平臺。
