SentinelFusion आधारित मशीन लर्निंग व्यापक दृष्टिकोण कंप्यूटर फोरेंसिक्स के लिए सुधारित

आधुनिक प्रौद्योगिकी के तेजी से विकसित हो रहे परिदृश्य में, ब्लॉकचेन नवाचार और मशीन लर्निंग प्रगति का संगम कंप्यूटर फोरेंसिक्स को बढ़ाने के लिए अनुपम अवसर प्रदान करता है। यह अध्ययन SentinelFusion का परिचय देता है, जो एक एंसेंबल-आधारित मशीन लर्निंग ढांचा है जिसे ब्लॉकचेन सिस्टम में गोपनीयता, प्राइवेसी और डेटा की अखंडता को मजबूत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। अत्याधुनिक ब्लॉकचेन सुरक्षा गुणों को मशीन लर्निंग की भविष्यवाणी क्षमताओं के साथ एकीकृत करके, SentinelFusion सुरक्षा उल्लंघनों और डेटा छेड़छाड़ का पता लगाने और रोकने के लिए सुधार लाने का लक्ष्य रखता है। विभिन्न आपराधिक गतिविधियों के व्यापक ब्लॉकचेन-आधारित डेटा सेट का उपयोग करते हुए, यह ढांचा सर्पोट वेक्टर मशीनों, के-नजदीकी पड़ोसी, नाइव बेयस, लॉजिस्टिक रिग्रेशन, और निर्णय पेड़ों सहित कई मशीन लर्निंग मॉडल का लाभ उठाता है, साथ ही नवीन SentinelFusion एंसेंबल मॉडल। व्यापक मूल्यांकन मीट्रिक जैसे सटीकता, प्रिसिजन, रिकॉल, और