MambaITD：基于高效跨模态Mamba网络的内幕威胁检测

摘要

企业面临的内幕威胁风险日益增加，而现有的检测方法由于时序动态特征建模不足、计算效率和实时性瓶颈以及跨模态信息孤岛等问题，无法有效应对这些挑战。本文提出了一种基于Mamba状态空间模型和跨模态自适应融合的新型内幕威胁检测框架MambaITD。首先，多源日志预处理模块通过行为序列编码、区间平滑和统计特征提取对齐异构数据。其次，Mamba编码器对行为和区间序列中的长程依赖关系进行建模，并结合门控特征融合机制动态融合序列和统计信息。最后，我们提出了一种基于最大化类间方差的自适应阈值优化方法，通过分析概率分布动态调整决策阈值，有效识别异常，并缓解类别不平衡和概念漂移问题。与传统方法相比，MambaITD在建模效率和特征融合能力方面表现出显著优势，性能优于基于Transformer的方法，为内幕威胁检测提供了更有效的解决方案。

引言

内幕威胁检测是网络安全领域的重要研究方向。随着企业数据量的增长和攻击手段的多样化，传统检测方法在效率和准确性上面临严峻挑战。MambaITD框架的提出，旨在通过结合先进的序列建模技术和跨模态信息融合，提升检测性能。

方法

多源日志预处理

MambaITD首先对多源日志数据进行预处理，包括行为序列编码、区间平滑和统计特征提取，以确保异构数据的一致性和可用性。

Mamba编码器与特征融合

利用Mamba状态空间模型对序列中的长程依赖关系进行高效建模，并通过门控机制动态融合序列特征和统计信息，增强模型的表达能力和适应性。

自适应阈值优化

基于最大化类间方差的自适应阈值优化方法，能够根据数据分布动态调整检测阈值，有效应对类别不平衡和概念漂移问题，提高异常检测的准确性。

实验与结果

实验结果表明，MambaITD在多个数据集上均优于现有的内幕威胁检测方法，尤其是在建模效率和特征融合能力方面表现突出。与基于Transformer的方法相比，MambaITD在保持高检测精度的同时，显著降低了计算复杂度。

结论

MambaITD框架通过引入Mamba状态空间模型和跨模态自适应融合技术，有效解决了内幕威胁检测中的关键挑战，为实际应用提供了高效、可靠的解决方案。未来工作将进一步优化模型结构并扩展其应用场景。

注：本文内容基于arXiv预印本论文，具体细节和实施可参考原论文。