データ分析のためのあいまいな多基準集約手法: インサイダースレット監視への応用

データの量、異質性、および不確実性の増加に伴い、組織におけるユーザーの行動を監視するための従来の分析アプローチは、悪意のある活動の効果的かつ信頼性の高い検出にはもはや十分ではありません。これにより、追加の分析技術を導入する必要性が生まれます。本論文では、意思決定における多基準のために一般的に利用されるあいまいな集約関数に基づくインテリジェント融合手法を紹介します。提案された手法は、分析システムと統合でき、前分析されたデータに対して時間的および多基準の融合プロセスを実施し、効果的な監視および意思決定を強化します。サイバーセキュリティ分野における重要な研究領域であるインサイダースレット問題への応用が示され、我々の手法の有用性が検証されます。