基于UEBA的用户网络异常行为孤立森林与监督学习对比分析

作者：李香林; 李佳琦

来源：吕梁学院学报, 2023, 13(02): 38-40.

• 异常行为
• 孤独森林
• UEBA

随着企业信息化水平的提升，内部用户成为敏感数据安全事件发生的主要因素.针对监督学习分析网络异常行为工作量大成本高问题，采用孤独森林算法快速地进行异常点检测，且能实现比监督学习更精准有效.

• 出版日期2023
• 单位吕梁学院