Вдосконалення методу Isolation Forest для виявлення інсайдерських загроз у CRM-системах

Abstract

The paper considers the problem of automated insider threat detection in CRM systems operating with heterogeneous data. A modification of the Isolation Forest algorithm is proposed by introducing a Mixed Splits mechanism, which allows processing categorical features without One-Hot encoding. Increased detection accuracy and reduced RAM usage were experimentally confirmed.

У роботі розглянуто проблему автоматизованого виявлення інсайдерських загроз у CRM-системах, що оперують гетерогенними даними. Запропоновано модифікацію алгоритму Isolation Forest шляхом введення механізму змішаних розбиттів (Mixed Splits), який дозволяє обробляти категоріальні ознаки без застосування One-Hot кодування. Експериментально підтверджено підвищення точності детекції та зменшення використання оперативної пам'яті.