भविष्यवाणी विश्लेषण के माध्यम से साइबर सुरक्षा को बढ़ाना: वास्तविक समय में खतरे की पहचान और प्रतिक्रिया

यह शोध पत्र भविष्यवाणी विश्लेषण की प्रासंगिकता का परीक्षण करने का लक्ष्य रखता है ताकि साइबर हमलों की वास्तविक समय में पहचान और प्रतिक्रिया में सुधार किया जा सके। आज, साइबरस्पेस में खतरे इस स्तर पर विकसित हो गए हैं कि पारंपरिक دفاع के तरीके सामान्यत: अपर्याप्त होते हैं। यह पत्र भविष्यवाणी विश्लेषण के महत्व को उजागर करता है और साइबर सुरक्षा ढांचों को बढ़ाने में इसके संभावित लाभ को दर्शाता है। यह शोध साइबर सुरक्षा में भविष्यवाणी विश्लेषण के लिए बड़े डेटा विश्लेषण के उपयोग पर साहित्य को एकीकृत करता है, noting कि ऐसे सिस्टम सामान्य तरीकों की तुलना में उन्नत साइबर खतरों की पहचान में बेहतर हो सकते हैं। यह समीक्षा भविष्यवाणी मॉडल पर भविष्य के शोध के लिए एक ढांचा के रूप में उपयोग की जा सकती है और इन्हें साइबर सुरक्षा ढांचों में लागू करने की संभावनाओं को भी दर्शाती है। अध्ययन ने 2000 नेटवर्क ट्रैफिक और सुरक्षा घटनाओं के उदाहरणों वाले डेटा सेट का उपयोग करते हुए मात्रात्मक शोध किया। डेटा का विश्लेषण करने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन और क्लस्टर विश्लेषण का उपयोग किया गया, और सांख्यिकीय परीक्षण SPSS का उपयोग करते हुए किए गए। निष्कर्ष दिखाते हैं कि भविष्यवाणी विश्लेषण खतरे की सतर्कता और प्रतिक्रिया समय में सुधार करता है। यह पत्र प्रत्याशित साइबर सुरक्षा रणनीतियों को विकसित करने, खतरे की पहचान करने में सुधार करने और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में सहायता के लिए भविष्यवाणी विश्लेषण की आवश्यकता का समर्थन करता है। निष्कर्षों के व्यावहारिक परिवेश और संभावित वास्तविक विश्व अनुप्रयोगों पर भी चर्चा की गई है.