Cyber Risk Prediction and Management Using Random Forest-Based Risk Scoring Models
Notice bibliographique
Résumé
The increasing relevance and number of sophisticated cyber threats are creating the need for the development of intelligent and robust systems for risk prediction and management. The paper introduces an elaborate framework for cyber risk assessment and mitigation through Random Forest risk scoring models. In their research, the authors used a Random Forest classifier to train the model with past cyber incidents' data and system attributes. This approach enabled the model to effectively recognize and predict cyber risks. The system applies risk scores to the various system parts, which greatly simplifies the identification of vulnerabilities. Feature selection is executed to point out the attributes of the most influence on cyber risk and make the model more transparent and efficient. The system also introduces a dynamic risk management module to adapt to changing threat landscapes by keeping the model up to date with new data. Our experimental results demonstrate robust performance with 94.8% accuracy, 92.3% precision, and 93.7% recall, proving the system's effectiveness and reliability in real-world cybersecurity environments. The paper presents as follows: one of the priority points is the inclusion in the machine-learning-based scoring method for the quantification of cyber risks, a feature-optimized Random Forest classifier for risk prediction and a feedback-based mechanism of risk model updating. This framework grants organizations a mechanism for the early detection of risks, cybersecurity decision-making, and finally, the safety of the data.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».