马杰

摘 要：随着云计算和大数据的高速发展，网络资源越来越丰富，计算机网络开始逐渐渗透到人们生活的各个领域。但是，随之而来的网络和软件安全问题日益严重，严重影响了云计算的发展。本文提出了一种基于用户行为的软件安全模型，通过分析网络流量和本地用户行为数据，实现对异常行为的检测。

关键词：云计算;软件安全;用户行为;异常检测

中图分类号：TP393.09文献标识码：A文章编号：1003-5168（2021）08-0007-03

Research on Software Security Based on User Behavior in Cloud Computing

MA Jie

（Henan College of Finance and Monetary，Zhengzhou Henan 451464）

Abstract： With the rapid development of cloud computing and big data， network resources are becoming more and more abundant， and computer networks have gradually penetrated into all areas of peoples life. However， the ensuing network and software security problems have become more and more serious， which has seriously affected the development of cloud computing. This paper proposes a software security model based on user behavior， which can detect abnormal behaviors by analyzing network traffic and local user behavior data.

Keywords： cloud computing;software security;user behavior;abnormal detection

随着科技的不断发展，云计算已从概念导入进入广泛普及、应用繁荣的新阶段，成为提升信息化发展水平、打造数字经济新动能的重要支撑。党中央、国务院高度重视以云计算为代表的新一代信息产业发展，发布了《国务院关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》（国发〔2015〕5号）等政策文件。但随着云计算和大数据等新技术的广泛应用以及新型攻击方式的出现，传统软件安全面临着巨大挑战，严重影响了云计算等新技术的持续发展。在云计算平台中，资源的所有权和管理权被分离，催生很多新的安全威胁，尤其是当攻击由云内部用户发起的时候[1]。

传统的基于流量特征库的高级持续性威胁（Advanced Persistent Threat，APT）攻击检测与防御方法对于已知威胁（如已知漏洞或病毒木马程序的攻击）比较有效，但对于攻击特征未知、技术复杂以及持续时间长的APT攻击则无法进行有效检测与定位[2]。传统用户异常行为检测方法无法满足海量数据检测需求，对不断更新的异常行为和恶意软件无法快速做出响应，没有考虑用户行为管理等问题，导致异常检测的精度和稳定性都不足[3]。……