Development a Data Mining Techniques to Detect and Prevention Cyber Attack for Cybersecurity
Notice bibliographique
Résumé
The frequency of cyberattacks is rising dramatically every day as a result of technological improvements. For every firm that handles sensitive data for commercial objectives, the identification and forecasting of cyber-attacks is crucial. In this article, we describe a paradigm for cyber security that makes use of data mining to forecast cyberattacks and identify appropriate countermeasures. The framework's two primary elements are the surveillance and prevention of cyberattacks. The system constructs a predictive model to forecast future cyberattacks after first extracting appropriate timing with cyberattacks from previous data that used a decision tree based on the J48 algorithm. The Canadian Institute of Cybersecurity's accessible to the public cyber security datasets are then used to apply the methodology. A variety of cyber-attacks, involving DDoS, port scans, and SQL Injection, are described in the datasets. The suggested framework effectively recognizes cyberattacks and gives patterns associated with them. The suggested predictive algorithm for identifying cyberattacks has a 99% average prediction performance. Future cyberattacks can be predicted using the extracted patterns from the estimation method on past data. The predictions model's test outcomes demonstrate how effective it is at spotting potential cyberattacks in the future. Moreover, solutions like malware detection and monitoring are provided using data mining. Given the state of computer networks today Users of computer networks ought to take security very seriously. Web mining technique is a solid option among them. Programs for data mining may be employed to analyze behaviour of the system, surfing patterns, and other factors to identify potential cyberattacks in the future. By observing unusual system activity, behaviours, and indicators, data mining tools offer an intelligent way for attack detection. In this study, implications of data mining for risk evaluation and identification are highlighted, along with a unique method for quickly and accurately detecting malware. Appropriate precautions must be taken in order to avoid problems. From the point of thinking, we must prioritize data security consciousness.
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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».