A Comparative Analysis of Machine Learning Algorithms in Predictive Analytics for Cybersecurity Breach Detection
Keywords:
Machine Learning, Predictive Analytics, Cybersecurity, Data Breach Detection, Performance Evaluation, Support Vector Machines, Random Forest, Neural NetworksAbstract
In the ever-evolving landscape of cybersecurity, the prevalence of data breaches necessitates robust predictive analytics to preemptively identify potential threats. This study conducts a comparative analysis of various machine learning algorithms, including Support Vector Machines, Random Forest, and Neural Networks, assessing their efficacy in breach detection. Through a systematic evaluation utilizing real-world datasets, we quantify the algorithms' performance based on accuracy, precision, and recall metrics. Our findings reveal that while Neural Networks offer superior accuracy, Random Forest excels in interpretability and speed. This research underscores the significance of selecting the appropriate algorithm in enhancing cybersecurity measures, providing valuable insights for practitioners and researchers alike.
References
Рагимов, Э. Р. О. (2012). Методология оптимальной идентификации расположения программных единиц в комплексе безопасных программ, реализующих систему защиты информации корпоративной сети. Вопросы защиты информации, (1), 51-57.
Рагимов, Э. Р. (2011). Роль программных комплексов в управлении безопасностью корпоративной информационной системы. Телекоммуникации, (12), 4-7.
Rasif, R. E. (2010). BASE PRINCIPAL OF MANAGING OF NETWORK SOFTWARE SECURITY BY VULNERABILITIES DETERMINATION MODEL. Computer Science & Telecommunications, 28(5).
Рагимов, Э. Р. (2010). Выявление уязвимостей и выбоp пpогpаммного обеспечения для системы защиты инфоpмации коpпоpативных сетей. Телекоммуникации, (1), 46-48.
Алгулиев, P. М., & Pагимов, Э. P. (2006). Синтез аpхитектуpы защищенной коpпоpативной сети. Телекоммуникации, (2), 19-23.
Рагимов, Э. Р. (2005). КЛАССИФИКАЦИЯ УГРОЗ ПО СЕРВИСАМ БЕЗОПАСНОСТИ НА ОСНОВЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ. Информационное противодействие угрозам терроризма, (5), 87-92.
Рагимов, Э. Р. (2011). Модель идентификации безотказной работы программных средств в корпоративных сетях. Телекоммуникации, (2), 2-5.
Алгулиев, Р. М., & Рагимов, Э. Р. (2005). Об одном методе оценки информационной безопасности корпоративных сетей в стадии их проектирования. Информационные технологии, (7), 35-39.
Rahimov, E. (2007). TECHNICAL ASPECTS OF CENTRALIZING ADMINISTRATING OF MODERN CORPORATE NETWORKS SERVICES. ITTC–2007, 68.
Рагимов, Э. Р. (2009). Pоль безопасности пpогpаммного обеспечения в комплексной системе защиты коpпоpативных сетей. Телекоммуникации, (10), 23-26.
D. Satyanarayana, Sathyashree “A Three Level Architecture for Wireless Communication using LiFi”, in Recent Advances in Information and Communication Technology, Vol: 566, pp: 212- 221, Springer International Publishing, 2018 book. Print ISBN: 978-3-319-60662-0; Electronic ISBN: 978-3-319-60663-7; Book Series.
Satyanarayana, D. and Rao, S. V. (2011), “Fault-tolerant spanners for ad hoc networks” International Journal of Network Management, Vol: 22, Issue: 4, Pages: 311-329, July-2012, Wiley Publishers. https://doi.org/10.1002/nem.807
D. Satyanarayana, Sathyashree. S “Mobility Management in Voronoi based Cell Structure for Wireless networks”, IEEE proceedings for the International Conferences on Currents trends in Information Technology (CTIT), Pages: 204-208, Dubai, December-2013. DOI: 10.1109/CTIT.2013.6749504; INSPEC Accession Number: 14131032
