Data Leakage Detection Using Dynamic Data Structure and Classification Techniques



Document title: Data Leakage Detection Using Dynamic Data Structure and Classification Techniques
Journal: INGE CUC
Database: PERIÓDICA
System number: 000385309
ISSN: 2382-4700
Authors: 1
Institutions: 1Universidad Complutense de Madrid, Madrid. España
Year:
Season: Ene-Jun
Volumen: 11
Number: 1
Pages: 79-84
Country: Colombia
Language: Inglés
Document type: Artículo
Approach: Analítico, descriptivo
Spanish abstract La fuga de información es un problema que está presente en instituciones públicas y privadas alrededor del mundo. El principal problema que se presenta es identificar de forma eficiente el filtrado de la información. Para solucionar este problema en el presente trabajo desarrolla una estructura de datos adaptable al comportamiento humano, utilizando como base las actividades ejecutadas dentro del sistema informático. Al aplicar esta estructura se modela un comportamiento NORMAL de cada uno de los usuarios y de esta manera detecta cualquier comportamiento ANÓ- MALO en tiempo real. Además, permite la aplicación de varias técnicas de clasificación como los árboles de decisión (C4.5), UCS y Naive Bayes las cuales han demostrado un eficiente resultado en la detección de intrusiones. Para probar este modelo se ha diseñado un escenario que sirve para demostrar la validez de la propuesta con información real de una institución gubernamental y para acreditar líneas futuras de trabajo
English abstract Data leakage is a permanent problem in public and private institutions around the world; particularly, identifying the information leakage efficiently. In order to solve this problem, this paper poses an adaptable data structure based on human behavior using all the activities executed within the computer system. When applying this structure, the normal behavior is modeled for each user, so in this way, detects any abnormal behavior in real time. Moreover, this structure enables the application of several classification techniques such as decision trees (C4.5), UCS, and Naive Bayes, these techniques have proven efficient outcomes in intrusion detection. In the testing of this model, a scenario demonstrating the proposal’s effectiveness with real information from a government institution was designed so as to establish future lines of work
Disciplines: Ciencias de la computación
Keyword: Procesamiento de datos,
Tecnología de la información,
Fugas de información,
Estructura de datos,
Arboles de decisión,
Clasificador de Naive Bayes
Keyword: Computer science,
Data processing,
Information technology,
Data leakage,
Data structure,
Naive Bayes classifier,
Decision trees
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