ユーザ操作の繰り返しを考慮したウィンドウログの解析によるユーザの識別手法

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タイトル別名
  • A User Identification Method by Analysis of User Windows Log, Considering Repetition of User Operations

抄録

本論文では，一般的なセキュリティ・アプライアンス製品で取得されるユーザの操作履歴からユーザを分別し，更にユーザの不正操作やなりすましを検出するための解析手法を提案する．提案手法は，操作記録に残される操作中のタスクの情報にくわえて，ユーザの作業モデルを仮定し，繰り返し操作に着目した操作履歴のパターンを抽出・分析を行うこと特徴とする．分析に際しては，機械学習によるデータ学習によりナイーブベイズ分析器を生成し，データの評価を行った．企業での実オフィス業務でのユーザ操作履歴に対し，ナイーブベイズ分析器によるユーザ判別手法を実施した．本手法の適用により，ナイーブベイズ分析器による自己同一性判定では学習データに対して90%程度の判別率をもつ．これは，バイグラムでの符号化したものに対してユーザ判別手法を適用した場合の学習データに対する判別率の数値67%と比較して，有意な分別精度の向上を得た．

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390846637104427520
  • DOI
    10.14923/transinfj.2015jdp7116
  • ISSN
    18810225
    18804535
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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