論文の概要: Enhancing Cyber Security through Predictive Analytics: Real-Time Threat Detection and Response

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10864v1
• Date: Mon, 15 Jul 2024 16:11:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 14:20:24.739794
• Title: Enhancing Cyber Security through Predictive Analytics: Real-Time Threat Detection and Response
• Title（参考訳）: 予測分析によるサイバーセキュリティの強化 - リアルタイムの脅威検出と応答
• Authors: Muhammad Danish,
• Abstract要約: 調査では、ネットワークトラフィックとセキュリティイベントの2000インスタンスを含む、Kaggleのデータセットを使用している。 その結果,予測分析は脅威の警戒と応答時間を高めることが示唆された。 本稿では,予防的サイバーセキュリティ戦略開発における重要な要素として,予測分析を提唱する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This research paper aims to examine the applicability of predictive analytics to improve the real-time identification and response to cyber-attacks. Today, threats in cyberspace have evolved to a level where conventional methods of defense are usually inadequate. This paper highlights the significance of predictive analytics and demonstrates its potential in enhancing cyber security frameworks. This research integrates literature on using big data analytics for predictive analytics in cyber security, noting that such systems could outperform conventional methods in identifying advanced cyber threats. This review can be used as a framework for future research on predictive models and the possibilities of implementing them into the cyber security frameworks. The study uses quantitative research, using a dataset from Kaggle with 2000 instances of network traffic and security events. Logistic regression and cluster analysis were used to analyze the data, with statistical tests conducted using SPSS. The findings show that predictive analytics enhance the vigilance of threats and response time. This paper advocates for predictive analytics as an essential component for developing preventative cyber security strategies, improving threat identification, and aiding decision-making processes. The practical implications and potential real-world applications of the findings are also discussed.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,サイバー攻撃に対するリアルタイムの識別と応答を改善するために,予測分析の適用性を検討することを目的とする。 今日では、サイバー空間における脅威は、通常、従来の防御方法が不十分なレベルへと進化している。 本稿では、予測分析の重要性を強調し、サイバーセキュリティフレームワークの強化の可能性を示す。 この研究は、サイバーセキュリティにおける予測分析にビッグデータ分析を使用することに関する文献を統合する。 このレビューは、予測モデルとサイバーセキュリティフレームワークにそれらを実装する可能性に関する将来の研究のためのフレームワークとして使用できる。 この研究は、ネットワークトラフィックとセキュリティイベントの2000インスタンスを含むKaggleのデータセットを使用して、定量的研究を使用する。 SPSSを用いて統計実験を行い,ロジスティック回帰とクラスタ分析を用いてデータを解析した。 その結果,予測分析は脅威の警戒と応答時間を高めることが示唆された。 本稿では,予防的サイバーセキュリティ戦略の開発,脅威識別の改善,意思決定プロセス支援に不可欠な要素として,予測分析を提唱する。 また,本研究の実践的意義と実世界の応用の可能性についても論じる。

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