Применение методов машинного обучения для противодействия инсайдерской угрозе информационной безопасности

Предметом исследования является проблема внутренней угрозы информационной безопасности в организациях в лице злонамеренных инсайдеров, а также халатных работников. Объектом исследования являются алгоритмы машинного обучения в части их применимости для обнаружения аномального поведения работников. Автор углубляется в проблематику инсайдерской угрозы, а также рассматривает различные подходы выявления вредоносных действий пользователей, адаптируя эти концепции под наиболее подходящие по функционалу алгоритмы машинного обучения, реализуемые далее в рамках эксперимента. Акцент делается на недостаточности существующих общепринятых мер и политик безопасности и необходимости их усовершенствования за счет новых технологичных решений. Основным результатом проведённого исследования является опытная демонстрация того, как контролируемое машинное обучение и интеллектуальный анализ данных могут эффективно использоваться для выявления внутренних угроз. При проведении эксперимента используется реалистичный набор входных данных, составленный на основе реальных случаев инсайдерской активности, что позволяет оценить работу алгоритмов машинного обучения в условиях близких к боевым. При сравнении полученных результатов определяется самый эффективный алгоритм, предпочтительный для будущих исследований с более крупным набором данных. Особым вкладом автора выступает свежий взгляд на понимание инсайдерской угрозы и экспериментально обоснованная аргументация в пользу нового подхода противодействия этой угрозе, сочетающего в себе комплекс разноплановых мероприятий. Так, в работе задействуются как математические методы, на которых строится логика машинно-обучаемых алгоритмов: классификация, регрессия, адаптивное повышение и др., так и лингвистические методы, используемые для предварительной обработки входного набора данных, такие как стемминг, векторизация и токенизация.

инсайдерская угроза, внутренний нарушитель, машинное обучение, алгоритмы контролируемого обучения, адаптивное повышение, аномальное поведение, алгоритмы классификации, логистическая регрессия, векторизация, безопасность информации