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Semantic and Graph-Based Unsupervised Learning for Insider Threat Detection Using User Activity Sequences

Neda Baghalizadeh Moghadam, Christopher Neal, Sara Imene Boucetta, Frédéric Cuppens et Nora Boulahia Cuppens

Communication écrite (2025)

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Département: Département de génie informatique et génie logiciel
Organismes subventionnaires: MITACS, Banque Nationale, Desjardins, Mondata, Qohash
ISBN: 9798331503437
URL de PolyPublie: https://publications.polymtl.ca/70557/
Nom de la conférence: 22nd Annual International Conference on Privacy, Security, and Trust (PST 2025)
Lieu de la conférence: Fredericton, NB, Canada
Date(s) de la conférence: 2025-08-26 - 2025-08-28
Maison d'édition: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/pst65910.2025.11268873
URL officielle: https://doi.org/10.1109/pst65910.2025.11268873
Date du dépôt: 15 déc. 2025 13:17
Dernière modification: 15 déc. 2025 13:17
Citer en APA 7: Baghalizadeh Moghadam, N., Neal, C., Boucetta, S. I., Cuppens, F., & Boulahia Cuppens, N. (août 2025). Semantic and Graph-Based Unsupervised Learning for Insider Threat Detection Using User Activity Sequences [Communication écrite]. 22nd Annual International Conference on Privacy, Security, and Trust (PST 2025), Fredericton, NB, Canada (7 pages). https://doi.org/10.1109/pst65910.2025.11268873

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