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Der vorgeschlagene Ansatz nutzt Data Mining und forensische Techniken, um die repräsentativen SC-Muster eines Nutzers zu ermitteln. Die Zeit, in der ein gewohnheitsmäßiges SC-Muster in der Logdatei des Benutzers auftaucht, wird gezählt, die am häufigsten verwendeten SC-Muster werden herausgefiltert, und dann wird die Profile eines Benutzers ermittelt. Indem das PSAIA die SC-Muster eines Benutzers als seine Computernutzungsgewohnheiten aus den aktuell eingegebenen SCs des Benutzers identifiziert, wehrt es mutmaßliche Angreifer ab. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass die...

The proposed approach employs data mining and forensic techniques to identify the representative SC-patterns for a user. The time that a habitual SC pattern appears in the user's log file is counted, the most commonly used SC-patterns are filtered out, and then a user's profile is established. By identifying a user's SC-patterns as his/her computer usage habits from the user's current input SCs, the PSAIA resists suspected attackers. The experimental results demonstrate that the average detection accuracy is higher than 94% when the decisive rate threshold is 0.9, indicating that the PSAIA...

L'approche proposée fait appel à des techniques d'exploration de données et de criminalistique pour identifier les schémas SC représentatifs d'un utilisateur. Le temps d'apparition d'un schéma de CS habituel dans le file de connexion de l'utilisateur est compté, les schémas de CS les plus couramment utilisés sont filtrés, puis le profile de l'utilisateur est établi. En identifiant les schémas SC d'un utilisateur comme ses habitudes d'utilisation de l'ordinateur à partir des SC d'entrée actuels de l'utilisateur, le PSAIA résiste aux attaquants présumés. Les résultats...