Vorhersage von Cyber-Risiken in Bangladesch mit Machine Learning

Cyber-Risiko bezieht sich auf die Gefahren, die den Ruf schädigen, Geldverluste verursachen oder Dienstleistungen unterbrechen können, oft verursacht durch unabsichtliche Nutzung von Technologie. Dieses Risiko nimmt stetig zu und ist zu einem globalen Anliegen geworden. Länder wie Bangladesch stehen vor erheblichen Herausforderungen im Umgang mit Cyber-Bedrohungen. Während diese Bedrohungen zunehmen, besteht ein dringender Bedarf an Modellen, die die damit verbundenen Risiken vorhersagen und managen können.

Dieser Artikel bespricht ein Modell, das Machine Learning (ML) verwendet, um vorherzusagen, wer möglicherweise anfällig für Cyberangriffe ist, indem soziale und wirtschaftliche Faktoren betrachtet werden. Daten wurden sowohl von Opfern als auch von Nicht-Opfern von Cyberangriffen gesammelt, wobei der Fokus auf persönlichen und demografischen Informationen lag. Ein Fragebogen wurde erstellt, um diese Daten zu sammeln, die dann analysiert wurden, um herauszufinden, welche Faktoren am wichtigsten waren. Der Datensatz wurde mit Techniken erweitert, um 3.286 Einträge einzuschliessen, die die Grundlage für die Studie bildeten.

Von verschiedenen getesteten ML-Modellen wurde ein neues Modell namens Pertinent Features Random Forest (RF) vorgeschlagen. Dieses Modell erreichte die höchste Genauigkeit von 95,95 % mit nur 20 Merkmalen. Es identifizierte auch Beziehungen zwischen verschiedenen Faktoren mit einem Algorithmus, der die Stärke dieser Beziehungen misst, mit einem Konfidenzniveau von über 80 %. Aus dieser Analyse wurden zehn wichtige Regeln erstellt, die die Fähigkeit zeigen, Cyberangriffe vorherzusagen und die damit verbundenen Faktoren zu identifizieren. Zukünftige Arbeiten werden darauf abzielen, die Präzision dieses Modells zu verbessern und zusätzliche Risikofaktoren zu untersuchen, um es effektiver im Verständnis von Cyberbedrohungen zu machen.

#Überblick über Cyber-Sicherheitsbedrohungen

Mit der Entwicklung der Technologie nehmen auch die Komplexitäten der Cyber-Bedrohungen zu. Immer mehr Menschen und Organisationen sind stark von Technologie abhängig, was Bedenken hinsichtlich potenzieller Cyberangriffe aufwirft. Ein Bericht von 2017 zeigte einen Anstieg der Angriffe auf Organisationen um 10 %, was den negativen Missbrauch des Internets hervorhob. Cyber-Risiko umfasst die Möglichkeit von wirtschaftlichen Verlusten, Störungen von Dienstleistungen oder Schädigungen des Rufs einer Organisation aufgrund des Missbrauchs von Informationssystemen.

Der Trend der Cyberangriffe ist alarmierend, mit einem signifikanten Anstieg von Phishing-E-Mails und neuen Arten von Malware. Kritische Infrastrukturen sind zu einem Hauptziel geworden, was nicht nur Unannehmlichkeiten, sondern auch lebensbedrohliche Situationen zur Folge hat. Ein Bericht aus dem Jahr 2018 stellte fest, dass ein erheblicher Prozentsatz grosser Unternehmen weltweit von Datenverletzungen betroffen war, wobei die Vereinigten Staaten die Mehrheit dieser Vorfälle verzeichneten. Die globalen Kosten unzureichender Cybersicherheit beliefen sich 2020 auf etwa 945 Milliarden Dollar.

Trotz der zunehmenden Aufmerksamkeit für Cybersicherheit mangelt es an umfassenden Daten zu diesen Bedrohungen. Ein aktueller Bericht stellte fest, dass eine erhebliche Anzahl von Organisationen Ransomware-Angriffe erlebt hat, wobei menschliches Versagen oft ein wesentlicher Faktor ist. Dies ist besonders besorgniserregend in Ländern wie Bangladesch, wo viele sich der Risiken von Cyberangriffen nicht bewusst sind. Unachtsames Online-Verhalten kann zu verheerenden Folgen führen, einschliesslich schwerer emotionaler Belastung.

#Die Rolle von datengestützten Technologien

Datengestützte Technologien sind zu einem wesentlichen Aspekt vieler Bereiche geworden. Die meisten Aktivitäten in unserem täglichen Leben werden jetzt als Daten erfasst, und die aus diesen Daten gewonnenen Erkenntnisse können helfen, effektive Lösungen zu schaffen. Diese Lösungen können in verschiedenen Kontexten angewendet werden, von der öffentlichen Gesundheit bis zur Geschäftsanalytik.

Diese Studie zielt darauf ab, die Cyber-Sicherheitsbedrohungen zu identifizieren und zu analysieren, denen Einzelpersonen in Bangladesch ausgesetzt sind. Um dieses Ziel zu erreichen, wurden Daten mit einem Fragebogen gesammelt, der sich auf die wichtigsten Risikofaktoren im Zusammenhang mit Cyber-Bedrohungen konzentrierte. Die gesammelten Daten durchliefen eine Vorverarbeitung, um die Bedeutung verschiedener Merkmale zu bestimmen, wobei irrelevante Merkmale entfernt wurden, um ein prädiktives Modell basierend auf ML-Klassifikationsalgorithmen zu entwickeln.

#Identifizierung von Cyber-Sicherheitsbedrohungen

Eine Vielzahl von Studien hat sich mit verschiedenen Aspekten des Cyber-Risikos befasst, einschliesslich Ursachen, Auswirkungen und Folgen. Es gibt jedoch nur begrenzte Forschung darüber, wie man diese Risiken verhindern kann, insbesondere durch die Verwendung von Methoden des maschinellen Lernens. Einige Forscher haben verschiedene ML-Techniken zur Erkennung von Problemen wie Cybermobbing und Online-Betrug untersucht. Zum Beispiel wurden verschiedene Algorithmen verwendet, um Daten aus sozialen Medien zu analysieren, um Cyberkriminalität vorherzusagen.

Trotz der Fortschritte gibt es nach wie vor eine erhebliche Forschungslücke hinsichtlich Skalierbarkeit, Anpassungsfähigkeit und Echtzeitdatenverarbeitung in der Cyber-Risiko-Analyse. Diese Studie zielt darauf ab, diese Lücke zu schliessen, indem ein umfassender Datensatz erstellt und ein robustes Framework entwickelt wird, das prädiktive Klassifizierer und die Identifizierung der Kernrisikofaktoren umfasst.

#Forschungsmethodik

Ein detaillierter Prozess wurde in dieser Studie befolgt, um Daten zu sammeln und zu analysieren. Nach Sichtung der Literatur wurde ein Fragebogen erstellt, der aus 26 Multiple-Choice-Fragen zum Thema Cyber-Risiko bestand. Jede Frage hatte zwei verschiedene Antworten sowie einige ordinale Fragen. Der Datensatz wurde aus Antworten von sowohl Opfern als auch Nicht-Opfern von Cyberangriffen gebildet, wobei der endgültige Datensatz 27 Merkmale enthielt.

#Datensammlung und Vorverarbeitung

Die Daten wurden mit zwei verschiedenen Methoden gesammelt: einer Online-Umfrage für Nicht-Opfer und persönlichen Interviews für Opfer. Dies war notwendig aufgrund der Herausforderungen, die mit der Identifizierung von Opfern verbunden sind. Nach der Datensammlung wurden die Antworten in Tabellenkalkulationen mit eindeutigen Identifikatoren für jede Frage organisiert. Beide Datensätze wurden zusammengeführt, um eine ordnungsgemässe Analyse der Unterschiede zwischen Opfern und Nicht-Opfern zu ermöglichen.

#Merkmalsanalyse und -auswahl

Der nächste Schritt bestand darin, die gesammelten Daten zu analysieren, um zu identifizieren, welche Merkmale signifikant waren. Dies wurde durch statistische Methoden erreicht, bei denen die p-Werte der Merkmale berechnet wurden, um ihre Bedeutung zu offenbaren. Merkmale mit weniger Einfluss wurden entfernt, was zu einem verfeinerten Satz von Eigenschaften führte, die für das Modell verwendet wurden.

#Training des Klassifikationsmodells

Der Datensatz wurde in Trainings-, Test- und Validierungssets aufgeteilt. Das Trainingsdataset bestand aus 75 % der Gesamtdaten, während das Testdataset 17,55 % enthielt. Verschiedene Klassifikationsalgorithmen wurden verwendet, um ein prädiktives Modell zu erstellen, darunter Random Forest, Entscheidungsbaum und Support Vector Classifier.

Der Random Forest-Algorithmus wurde besonders für seine Effektivität hervorgehoben, da er mehrere Entscheidungsbäume verwendet, um Vorhersagen zu treffen, indem er verschiedene Attribute des Datensatzes berücksichtigt. Dieses Modell erzielte die höchste Genauigkeit und zeigte die Fähigkeit, grosse und vielfältige Datensätze effektiv zu analysieren.

#Analyse der wichtigsten Risikofaktoren

Nachdem die wichtigsten Merkmale und das beste Klassifikationsmodell ausgewählt wurden, war der nächste logische Schritt, zu identifizieren, welche dieser Merkmale den grössten Einfluss auf Cyberrisiken hatten. Die Merkmale wurden in verschiedene Faktoren unterteilt, die hinsichtlich ihrer Relevanz für Cyberrisiken analysiert werden konnten.

Jedes Merkmal hatte spezifische Eigenschaften, die ein Risiko anzeigten, und ermöglichten ein tieferes Verständnis dafür, wie diese Faktoren dazu beitrugen, dass Einzelpersonen zu Opfern von Cyberangriffen wurden. Assoziationsregel-Mining wurde verwendet, um diese Beziehungen zu bewerten und Muster zu offenbaren, die mit Risiko verbunden sind.

#Experimentelle Ergebnisse

Durch den Prozess der Merkmalsauswahl und Klassifikation wurden bemerkenswerte Ergebnisse erzielt. Der mit 20 Merkmalen trainierte Random Forest-Klassifizierer lieferte die beste Leistung mit einer Genauigkeitsrate von 95,95 %. Die Analyse zeigte, dass die ausgewählten Merkmale erheblichen Einfluss auf die Fähigkeit des Modells hatten, Cyberrisiken effektiv vorherzusagen.

Die Leistung des Modells wurde durch verschiedene Metriken weiter validiert, wie z. B. Präzision und Rückruf, was seine Zuverlässigkeit bei der Unterscheidung zwischen Opfern und Nicht-Opfern von Cyberangriffen demonstrierte.

#Vergleich der Klassifikatorleistung

Bei der Bewertung der Leistung verschiedener Klassifikatoren war es notwendig, verschiedene Metriken zu berücksichtigen. Der Random Forest-Klassifizierer zeigte nicht nur die höchste Genauigkeit, sondern lieferte auch ausgezeichnete Ergebnisse in anderen Metriken wie Präzision, Rückruf und F1-Score. Diese Messungen zeigten die Fähigkeit des Modells, Instanzen genau zu klassifizieren und hoben seine Effektivität bei der Vorhersage von Cyberbedrohungen hervor.

#Visualisierung der Ergebnisse

Die Ergebnisse wurden zusätzlich mithilfe von ROC-Kurven veranschaulicht, die die Sensitivität und Spezifität des Modells über verschiedene Klassifikationsschwellen hinweg visualisierten. Die AUC-Werte, die die diskriminierende Fähigkeit des Modells anzeigen, wurden ebenfalls berechnet, um die Leistung der Klassifikatoren effektiv zu vergleichen.

#Wichtige Erkenntnisse aus der Analyse

Die Analyse identifizierte mehrere wichtige Risikofaktoren, die den Cyberbedrohungen zugrunde liegen. Zu diesen Faktoren gehören schwache Passwortnutzung, das Teilen persönlicher Informationen online und unvorsichtiges Klicken auf Spam-Links. Das Verständnis dieser Risikofaktoren kann Einzelpersonen helfen, Bereiche zu erkennen, in denen sie möglicherweise anfällig für Cyberangriffe sind.

Die umfassende Analyse zeigte, dass Personen, die häufig zwanghaft online einkaufen, die Bedeutung sicherer Passwörter vernachlässigen und den Zugang zu Online-Konten teilen, besonders gefährdet sind. Indem man diese Verhaltensweisen in den Fokus nimmt, können präventive Massnahmen entwickelt werden, um das Bewusstsein für Cybersicherheit zu stärken und das Risiko zu reduzieren.

#Empfehlungen für das Management von Cyber-Risiken

Die aus dieser Forschung gewonnenen Erkenntnisse können entscheidend sein, um effektive Strategien zur Verwaltung von Cyberrisiken zu entwickeln. Organisationen können diese Informationen nutzen, um ihre Cybersicherheitsrahmen zu verbessern, und sich auf Bildungs- und Aufklärungsmassnahmen konzentrieren, die auf ihre spezifischen Zielgruppen zugeschnitten sind.

Auch Einzelpersonen können von einem Verständnis der Schlüsselfaktoren, die zu Cyberangriffen führen, profitieren. Durch die Annahme sicherer Online-Praktiken, die Verwendung starker Passwörter und die Vorsicht beim Teilen persönlicher Informationen können die Menschen sich besser vor dem Werden von Opfern schützen.

#Fazit und zukünftige Richtungen

Diese Studie hat die entscheidende Rolle von sozioökonomischen Faktoren bei der Vorhersage von Cyber-Sicherheitsrisiken hervorgehoben. Sie hat einen Rahmen für die Bewertung von Bedrohungen durch datengestützte Analysen etabliert. Durch die Untersuchung der Beziehungen zwischen Risikofaktoren und Cyber-Bedrohungen bietet diese Forschung eine wertvolle Ressource für Einzelpersonen und Organisationen.

In Zukunft kann die Forschung das vorgeschlagene Modell weiter verfeinern, zusätzliche Risikofaktoren erkunden und gezielte Interventionen entwickeln, um Schwachstellen zu adressieren. Ein tiefes Verständnis dieser Risiken wird nicht nur bei der Vorhersage potenzieller Bedrohungen helfen, sondern auch Einzelpersonen in die Lage versetzen, proaktive Massnahmen zum Schutz ihrer Informationen zu ergreifen.

Durch die Fokussierung auf prädiktive Analysen in der Cybersicherheit können wir unsere Reaktion auf die sich ständig weiterentwickelnde Landschaft der Cyberbedrohungen verbessern und sicherere digitale Umgebungen für alle schaffen.