张明

（中移在线服务有限公司，郑州 450001）

随着在线公司信息化系统的逐步建设，信息化系统已经成为其重要的组成部分，并在日常工作中担负着不同的功能，只有保障每个信息系统同时正常运行，才能使公司日常业务稳定开展。然而，在大数据环境下，由于信息化系统复杂性不断增加，操作人员操作不规范、高权限账号滥用引发的高危操作、内部人员违规获取篡改重要信息等因素时刻威胁着信息系统的正常运行。目前，当信息系统安全事件发生后，通过对信息系统保存和记录的日志进行人工筛查，找出异常行为并进行处理，这种采用传统的检测人工检测在执行检测任务时准确率不高，检测效果往往不佳。本文结合分析用户异常行为特征，在大数据环境下采用机器学习的故障识别算法，对信息系统用户异常行为进行识别处理，建立有效的信息系统用户异常模型，最终得到异常行为识别方法，从而建立信息系统用户异常行为自主分析体系模型。

1 目标

本方案是基于大数据分析技术，收集互联网舆情数据、操作行为日志、操作系统日志等多方面数据，通过用户异常模型从多个维度完成异常分析，实现信息系统中客户服务异常行为的识别。

2 相关技术

信息安全初期防护重点是针对信息系统外部的各种攻击进行防护，对于信息系统内部的各种威胁总是有意无意忽略甚至缺乏必要的监测手段。近年来大量信息安全事件告诉我们，对于信息系统内部的威胁和异常往往会造成极其严重的后果，时至今日，信息系统内部威胁和异常行为在业内越来越受到重视。……