Korištenje dnevničkih zapisa aplikacija za optimizaciju korisničkih uloga i detekciju njihove zloupotrebe : specijalistički rad - Ščukanec, Danijel; Groš, Stjepan (Zagreb : D. Ščukanec ; Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018)
U fokusu su ovog rada bili dnevnički zapisi koji sadrže aktivnosti korisnika jedne web aplikacije. Njihovom analizom nastojalo se istražiti mogućnosti korištenja postojećih alata za optimizaciju i strojno učenje kako bi se napravio bolji raspored dozvola unutar uloga. Osim toga, željele su se provjeriti mogućnosti detekcije potencijalnih anomalija u korištenju sustava analizom dnevničkih zapisa.
Rad započinje definiranjem pojma uloga i njihove svrhe u procesu autorizacije. U nastavku se definira i opisuje podatkovni skup koji se koristio za analizu i istraživanje gore navedenih mogućnosti. Nakon što se dao osvrt na podatkovni skup, opisuju se alati i algoritmi koji su se koristili za praktični dio rada te način na koji su se primijenili za ovu specifičnu problematiku.
Iza opisa alata i algoritama slijedi detaljan opis provođenja eksperimenta optimizacije uloga i primijenjenog algoritma te dobivenih rezultata. Nakon provođenja spomenutog eksperimenta, proveden je i drugi eksperiment za detekciju potencijalnih anomalija gdje je također detaljno opisan postupak i rezultati.
Na temelju dobivenih rezultata na kraju rada dan je zaključak o mogućnostima primjene algoritama strojnog učenja na problematiku optimizacije uloga i detekciju anomalija.
Ključne riječi:
dnevnički zapis, optimizacija, uloga, zloupotreba, strojno učenje, genetski algoritam.
In the focus of this paper were logs containing user activities of a web application. Their analysis sought to explore the possibilities of using existing optimization tools and machine learning to make a better layout of roles. In addition, probabilities of potential anomalies in the use of the system were checked by analyzing logs.
Paper begins by defining the concept of role and their purpose in the authorization process. The data set used for analyzing and exploring the abovementioned options is described below. After reviewing the data set, the tools and algorithms that were used for the practical part of the work and the way they were applied to this specific issue were described.
Following the description of tools and algorithms, a detailed description of the role optimization experiment together with the algorithm applied and the results obtained follows. After doing mentioned experiment, another experiment was carried out to detect potential anomalies, where the procedure and results were also described in detail.
Based on the obtained results, the conclusion is made on the possibilities of using machine learning algorithms for role-optimization and anomaly detection.
Keywords:
log, optimization, role, misuse, machine learning, genetic algorithm.
Bibliografija str. 13-14.