Кибербезопасность

Кибербезопасность — это практика защиты систем, сетей и программ от цифровых атак, здесь цифровыми атаками может быть кража информации или слежка за другой системой и многое другое. Присутствуют эксперты по кибербезопасности, чья работа заключается в защите пользователей или предотвращении цифровой атаки, здесь цифровая атака также известна как киберпреступность.

Матрица путаницы

Матрица путаницы — это метод измерения производительности для классификации машинного обучения. Это своего рода таблица, которая помогает вам узнать производительность модели классификации на наборе тестовых данных, для которых известны истинные значения. Сам термин «матрица путаницы» очень прост, но связанная с ним терминология может немного сбивать с толку. Здесь дается простое объяснение этой техники.

  1. TP (True Positive) — вы предсказали положительный результат, и он оказался правдой. Например, вы предсказали, что Франция выиграет чемпионат мира, и она выиграла.
  2. TN (True Negative) — когда вы предсказали отрицательный результат, и это правда. Вы предсказали, что Англия не выиграет, и она проиграла.
  3. FP (ложноположительный результат) –ваш прогноз положительный, но неверный. Вы предсказывали, что Англия выиграет, но она проиграла. Ее также называют ошибкой типа 1.
  4. FN (False Negative) —ваш прогноз отрицательный, и результат также неверен. Вы предсказывали, что Франция не победит, но она победила. Ее также называют ошибкой типа 2.

После того, как матрица путаницы создана и мы определяем значения всех компонентов, нам становится довольно легко вычислить точность.

  • Показатель точности можно рассчитать по матрице путаницы:

Из приведенной выше формулы сумма TP (истинно положительный) и TN (истинно отрицательный) является правильным прогнозируемым результатом. Следовательно, чтобы рассчитать точность в процентах, мы делим на все остальные компоненты. Однако есть некоторые проблемы с точностью, и мы не можем полностью полагаться на нее.

Ошибка типа I {ложноположительный результат}

Этот тип ошибок является наиболее опасным. В таких случаях наша система предсказывает, что мы в безопасности и не подвергаемся атаке, но на самом деле кибератака имеет место. В этом случае никакое уведомление не дошло до службы безопасности, и ничего нельзя было сделать, чтобы предотвратить это.

Ошибка типа II {False Negative

Этот тип ошибки не очень опасен, так как наша система на самом деле защищена, но модель предсказала атаку. команда получит уведомление и проверит наличие вредоносной активности.

Необходимость матрицы путаницы в машинном обучении

  • Он оценивает производительность моделей классификации, когда они делают прогнозы на тестовых данных, и сообщает, насколько хороша наша модель классификации.
  • Он не только сообщает об ошибке, допущенной классификаторами, но и о типе ошибки, например, об ошибке типа I или типа II.
  • С помощью матрицы путаницы мы можем рассчитать различные параметры модели, такие как точность, точность и т. д.

Матрица путаницы — это матрица, используемая для определения эффективности моделей классификации для заданного набора тестовых данных. Его можно определить, только если известны истинные значения тестовых данных. Саму матрицу можно легко понять и внедрить для тестирования модели машинного обучения.

Кибератаки

Кибератака — это попытка вывести из строя компьютеры, украсть данные или использовать взломанную компьютерную систему для проведения дополнительных атак. Киберпреступники используют различные методы для запуска кибератаки, включая вредоносное ПО, фишинг, программу-вымогатель, атаку "человек посередине" или другие методы.

КИБЕРПРЕСТУПЛЕНИЯ И МАТРИЦА ЗАПУТАНИЯ

Кибератаки стали одной из самых больших проблем в мире. Они ежедневно наносят серьезный финансовый ущерб странам и людям. Увеличение числа кибератак также влечет за собой киберпреступность. Ключевыми факторами в борьбе с преступностью и преступниками являются выявление лиц, совершивших киберпреступления, и понимание методов атаки. Обнаружение и предотвращение кибератак — сложная задача. Однако в последнее время исследователи решают эти проблемы, разрабатывая модели безопасности и делая прогнозы с помощью методов искусственного интеллекта. В литературе имеется большое количество методов прогнозирования преступлений. С другой стороны, они страдают от недостатков в прогнозировании киберпреступлений и методов кибератак. Эту проблему можно решить, идентифицируя атаку и виновного в такой атаке, используя фактические данные. Данные включают тип преступления, пол преступника, ущерб и методы нападения. Данные могут быть получены из обращений лиц, подвергшихся кибератакам, в подразделения криминалистики. В этой статье мы анализируем киберпреступления в двух разных моделях с помощью методов машинного обучения и прогнозируем влияние определенных признаков на обнаружение метода кибератаки и преступника. В нашем подходе мы использовали восемь методов машинного обучения и пришли к выводу, что их коэффициенты точности близки. Линейная машина опорных векторов оказалась наиболее успешной в методе кибератак с точностью 95,02%. В первой модели мы могли с высокой точностью прогнозировать типы атак, которым могут подвергнуться жертвы. Логистическая регрессия была ведущим методом обнаружения злоумышленников с точностью 65,42%. Во второй модели мы предсказывали, можно ли идентифицировать преступников, сравнивая их характеристики. Наши результаты показали, что вероятность кибератак снижается по мере повышения уровня образования и доходов жертв. Мы считаем, что подразделения по борьбе с киберпреступностью будут использовать предложенную модель. Это также облегчит обнаружение кибератак и сделает борьбу с этими атаками проще и эффективнее.

Спасибо..!!