Resumen

En el entorno actual de la intranet, la información se está volviendo más accesible y replicada en una amplia gama de sistemas interconectados. Cualquier persona que utilice la computadora de la intranet puede acceder a contenido al que no tiene permiso de acceso. Para un atacante interno, es relativamente fácil robar la contraseña de un colega o utilizar una computadora desatendida para lanzar un ataque. Un método común de autenticación de usuario de un solo uso puede no funcionar en esta situación. En este documento, proponemos un método de autenticación de usuario basado en las características biocomportamentales del ratón y el aprendizaje profundo, que puede realizar de manera precisa y eficiente la autenticación continua de identidad en los usuarios actuales de computadoras, con el fin de abordar las amenazas internas. Utilizamos un conjunto de datos de código abierto con diez usuarios para llevar a cabo experimentos, y los resultados experimentales demostraron la efectividad del enfoque. Este enfoque puede completar una tarea de autenticación de usuario aproximadamente cada

• Materias:Cifrados de bloques Seguridad cibernética Malware Ocultación de datos Cifrado homomórfico
• Subjects:Block ciphers Cyber security Malware Data hiding Homomorphic encryption
• Palabras claves:Entorno de intranet; Acceso a la información; Atacante interno; Autenticación de usuarios; Características biocomportamentales del ratón; Deep learning
• Keywords:Intranet environment; Information access; Insider attacker; User authentication; Mouse biobehavioral characteristics; Deep learning