Prevedere i rischi informatici in Bangladesh usando il machine learning

Il rischio informatico si riferisce ai pericoli di danno alla reputazione, perdita di soldi o interruzioni nei servizi, spesso causati da un uso involontario della tecnologia. Questo rischio sta aumentando costantemente ed è diventato una preoccupazione globale. Paesi come il Bangladesh affrontano sfide significative nel gestire le minacce informatiche. Con la crescita di queste minacce, c'è un bisogno urgente di modelli per prevedere e gestire i rischi ad esse associati.

Questo articolo discute un modello che utilizza il Machine Learning (ML) per prevedere chi potrebbe essere vulnerabile agli attacchi informatici analizzando fattori sociali ed economici. Sono stati raccolti dati da vittime e non vittime di attacchi informatici, concentrandosi sulle loro informazioni personali e demografiche. È stato creato un questionario per raccogliere questi dati, che sono stati poi analizzati per vedere quali fattori fossero più importanti. Il dataset è stato ampliato con tecniche per includere 3.286 voci, formando la base dello studio.

Tra i vari modelli di ML testati, è stato suggerito un nuovo modello chiamato Pertinent Features Random Forest (RF). Questo modello ha raggiunto la massima accuratezza del 95,95% utilizzando solo 20 caratteristiche. Ha anche identificato relazioni tra diversi fattori utilizzando un algoritmo che misura la forza di queste relazioni, con un livello di fiducia superiore all'80%. Sono state create dieci regole importanti da questa analisi, dimostrando la sua capacità di prevedere attacchi informatici e i fattori ad essi collegati. Il lavoro futuro si concentrerà sul miglioramento della precisione di questo modello e sull'esplorazione di ulteriori fattori di rischio per renderlo più efficace nella comprensione delle minacce informatiche.

#Panoramica delle Minacce alla Sicurezza informatica

Con l'evoluzione della tecnologia, anche le complessità delle minacce informatiche aumentano. Sempre più persone e organizzazioni dipendono fortemente dalla tecnologia, il che solleva preoccupazioni riguardo a potenziali attacchi informatici. Un rapporto del 2017 ha mostrato un aumento del 10% degli attacchi alle organizzazioni, evidenziando l'uso negativo di Internet. Il rischio informatico comprende la possibilità di perdita economica, interruzione dei servizi o danno alla reputazione di un'organizzazione a causa dell'uso improprio dei sistemi informativi.

La tendenza degli attacchi informatici è allarmante, con un significativo aumento delle email di phishing e nuovi tipi di malware segnalati. Le infrastrutture critiche sono diventate un obiettivo principale, portando non solo a inconvenienti, ma a situazioni potenzialmente letali. Un rapporto del 2018 ha notato che una percentuale considerevole di grandi aziende in tutto il mondo ha subito violazioni di dati, con gli Stati Uniti che affrontano la maggior parte di questi incidenti. Il costo globale della sicurezza informatica inadeguata ha raggiunto circa 945 miliardi di dollari nel 2020.

Nonostante l'attenzione crescente verso la sicurezza informatica, c'è una mancanza di dati completi su queste minacce. Un rapporto recente ha rivelato che un numero significativo di organizzazioni ha subito attacchi ransomware, con l'errore umano spesso come fattore principale. Questo è particolarmente preoccupante in luoghi come il Bangladesh, dove molti non sono a conoscenza dei rischi degli attacchi informatici. Un comportamento online disinvolto può portare a risultati devastanti, compreso un grave distress emotivo.

#Il Ruolo delle Tecnologie Basate sui Dati

La tecnologia basata sui dati è diventata un aspetto essenziale di molti settori. La maggior parte delle attività nelle nostre vite quotidiane sono ora registrate come dati, e le intuizioni ricavate da questi dati possono aiutare a creare soluzioni efficaci. Queste soluzioni possono essere applicate in vari contesti, dalla salute pubblica all'analisi aziendale.

Questo studio mira a identificare e analizzare le minacce alla sicurezza informatica affrontate dalle persone in Bangladesh. Per raggiungere questo obiettivo, i dati sono stati raccolti utilizzando un questionario incentrato sui principali fattori di rischio associati alle minacce informatiche. I dati raccolti sono stati sottoposti a pre-elaborazione per determinare la rilevanza di varie caratteristiche, eliminando quelle irrilevanti per sviluppare un modello predittivo basato su algoritmi di classificazione ML.

#Identificare le Minacce alla Sicurezza Informatica

Una varietà di studi ha affrontato diversi aspetti del rischio informatico, comprese cause, effetti e impatti. Tuttavia, ci sono ricerche limitate su come prevenire questi rischi, in particolare utilizzando metodi di machine learning. Alcuni ricercatori hanno esaminato diverse tecniche di ML per rilevare problemi come il cyberbullismo e la frode online. Ad esempio, sono stati utilizzati diversi algoritmi per analizzare i dati dei social media per prevedere il crimine informatico.

Nonostante i progressi, esiste ancora un gap significativo nella ricerca riguardo alla scalabilità, all'adattabilità e all'elaborazione dei dati in tempo reale nell'analisi del rischio informatico. Questo studio mira a colmare quel gap creando un dataset inclusivo e sviluppando un framework robusto che includa classificatori predittivi e identificazione dei principali fattori di rischio.

#Metodologia della Ricerca

È stato seguito un processo dettagliato in questo studio per raccogliere e analizzare i dati. Dopo aver rivisto la letteratura, è stato creato un questionario composto da 26 domande a scelta multipla relative al rischio informatico. Ogni domanda aveva due risposte distinte, insieme ad alcune domande ordinali. Il dataset è stato formato da risposte raccolte da vittime e non vittime di attacchi informatici, con un dataset finale contenente 27 caratteristiche.

#Raccolta e Pre-elaborazione dei Dati

I dati sono stati raccolti utilizzando due metodi distinti: un sondaggio online per non-vittime e interviste di persona per le vittime. Questo è stato necessario a causa delle sfide associate all'identificazione delle vittime. Dopo aver raccolto i dati, le risposte sono state organizzate in fogli di calcolo con identificatori unici per ogni domanda. Entrambi i dataset sono stati uniti, permettendo una corretta analisi delle differenze tra vittime e non-vittime.

#Analisi e Selezione delle Caratteristiche

Il passo successivo ha coinvolto l'analisi dei dati raccolti per identificare quali caratteristiche fossero significative. Questo è stato realizzato utilizzando metodi statistici, dove sono stati calcolati i valori p delle caratteristiche per rivelarne l'importanza. Le caratteristiche con meno impatto sono state rimosse, portando a un insieme raffinato di caratteristiche utilizzate per il modello.

#Addestramento del Modello di Classificazione

Il dataset è stato suddiviso in set di addestramento, test e validazione. Il dataset di addestramento consisteva nel 75% dei dati totali, mentre il dataset di test conteneva il 17,55%. Sono stati impiegati vari algoritmi di classificazione per creare un modello predittivo, tra cui Random Forest, Decision Tree e Support Vector Classifier.

L'algoritmo Random Forest è stato particolarmente notato per la sua efficacia, in quanto utilizza più alberi decisionali per fare previsioni considerando vari attributi del dataset. Questo modello ha raggiunto la massima accuratezza, dimostrando la sua capacità di analizzare dataset grandi e diversificati in modo efficace.

#Analisi dei Principali Fattori di Rischio

Dopo aver selezionato le caratteristiche più importanti e il miglior modello di classificazione, il passo successivo logico è stato identificare quali di queste caratteristiche avessero il maggiore impatto sui rischi informatici. Le caratteristiche sono state separate in fattori distinti che potevano essere analizzati per la loro rilevanza rispetto ai rischi informatici.

Ogni caratteristica aveva specifiche caratteristiche che indicavano rischio, consentendo una comprensione più profonda di come questi fattori contribuissero a far diventare le persone vittime di attacchi informatici. È stata impiegata l'analisi delle regole di associazione per valutare queste relazioni, rivelando schemi legati al rischio.

#Risultati Sperimentali

Attraverso il processo di selezione delle caratteristiche e classificazione, sono stati ottenuti risultati notevoli. Il classificatore Random Forest addestrato con 20 caratteristiche ha fornito la migliore prestazione con un tasso di accuratezza del 95,95%. L'analisi ha indicato che le caratteristiche selezionate hanno avuto un impatto sostanziale sulla capacità del modello di prevedere efficacemente i rischi informatici.

Le prestazioni del modello sono state ulteriormente validate attraverso vari metriche, come precisione e richiamo, dimostrando la sua affidabilità nel distinguere tra vittime e non-vittime di attacchi informatici.

#Confronto delle Prestazioni dei Classificatori

Nella valutazione delle prestazioni di diversi classificatori, è stato necessario considerare varie metriche. Il classificatore Random Forest ha non solo mostrato la massima accuratezza, ma ha anche fornito risultati eccezionali in altre metriche come precisione, richiamo e F1-score. Queste misurazioni indicavano la capacità del modello di classificare accuratamente i casi, evidenziando la sua efficacia nella previsione delle minacce informatiche.

#Visualizzazione dei Risultati

I risultati sono stati ulteriormente illustrati utilizzando curve ROC, che visualizzavano la sensibilità e la specificità del modello attraverso diversi soglie di classificazione. Sono stati anche calcolati i valori AUC, che indicano la capacità discriminatoria del modello, per confrontare efficacemente le prestazioni tra i classificatori.

#Risultati Chiave dall'Analisi

L'analisi ha identificato diversi fattori di rischio chiave sottostanti le minacce informatiche. Tra questi fattori ci sono l'uso di password deboli, la condivisione di informazioni personali online e il clic avventato su link di spam. Comprendere questi fattori di rischio può aiutare le persone a riconoscere le aree in cui potrebbero essere vulnerabili agli attacchi informatici.

L'analisi completa ha rivelato che le persone che si dedicano frequentemente a comportamenti compulsivi di acquisto online, trascurano l'importanza di password sicure e condividono l'accesso a conti online sono notevolmente a rischio. Mirando a questi comportamenti, possono essere sviluppate misure preventive per rafforzare la consapevolezza sulla sicurezza informatica e ridurre il rischio.

#Raccomandazioni per la Gestione del Rischio Informatico

Le intuizioni raccolte da questa ricerca possono essere fondamentali nello sviluppo di strategie efficaci per gestire i rischi informatici. Le organizzazioni possono utilizzare queste informazioni per migliorare i loro framework di sicurezza informatica, concentrandosi su misure di educazione e sensibilizzazione mirate ai loro pubblici specifici.

Anche le persone possono beneficiare dalla comprensione dei fattori chiave che portano agli attacchi informatici. Adottando pratiche online sicure, utilizzando password forti e facendo attenzione a condividere informazioni personali, le persone possono proteggersi meglio dal diventare vittime.

#Conclusione e Direzioni Future

Questo studio ha evidenziato il ruolo cruciale dei fattori socio-economici nella previsione dei rischi per la sicurezza informatica. Ha stabilito un framework per valutare le minacce attraverso l'analisi basata sui dati. Esplorando le relazioni tra i fattori di rischio e le minacce informatiche, questa ricerca fornisce una risorsa preziosa sia per le persone che per le organizzazioni.

Andando avanti, la ricerca futura può ulteriormente perfezionare il modello proposto, esplorare ulteriori fattori di rischio e sviluppare interventi mirati per affrontare le vulnerabilità. Sviluppare una profonda comprensione di questi rischi non solo aiuterà a prevedere potenziali minacce, ma permetterà anche agli individui di adottare misure proattive per proteggere le loro informazioni.

Concentrandosi sull'analisi predittiva nella sicurezza informatica, possiamo migliorare la nostra risposta al paesaggio in continua evoluzione delle minacce informatiche e creare ambienti digitali più sicuri per tutti.