From static to dynamic risk indicators in predicting and detecting insider attacks
Notice bibliographique
Résumé
Cyber insider threats represent one of the most complex and insidious challenges to modern cybersecurity, as they originate from legitimate users whose behaviors may turn malicious over time. Traditional approaches often fail due to their reliance on static risk indicators, necessitating dynamic modeling of human behavior to capture evolving risks. In this paper, we propose a novel framework for detecting insider threats by continuously and dynamically inferring personality-based risk indicators from employees’ writing data using a publicly accessible large language model (Meta AI’s Llama-3.2). These indicators are modeled as time series and processed through AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) models to forecast behavioral deviations. Predicted anomalies are subsequently classified using a hybrid ensemble combining Artificial Neural Networks (ANN) and Random Forest (RF) to distinguish benign variations from genuine insider threats. Our framework identifies behavioral anomalies, provides interpretable detection windows, and achieves the following results on CMU-CERT datasets (r4.2/r5.2): recall (90.0%/86.0%), precision (92.6%/87.7%), ROC-AUC (94.7%/92.6%), MSE (0.231/0.304), MTTD (21.3 days/31.72 days) and a median latency under 230 ms for real-time operation. These results demonstrate significant improvements over baseline static approaches in both detection accuracy and temporal prediction capability. This work advances human-centric and proactive insider threat detection by integrating personality-based risk indicators with predictive modeling, providing a scalable and interpretable solution for real-time dynamic risk assessment in enterprise environments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».