নতুন তথ্য ডাউনলোড ব্যবস্থাটি সাইবার নিরাপত্তা ব্যবস্থার ক্ষেত্রে ক্রমবর্ধমানভাবে ব্যবহৃত হচ্ছে। এই সিস্টেমের সম্ভাব্য হুমকি এবং সাড়া প্রদানের তথ্য বিশ্লেষণ করে থাকে। এই প্রবন্ধটি বাস্তব-বিশ্ব-বিশ্ব- কেস পরীক্ষা করে দেখা, বাস্তবায়ন প্রক্রিয়া এবং সিস্টেমের কার্যকারিতা পরীক্ষা করে দেখা।

সিস্টেমের সংক্ষিপ্ত বিবরণ

এই গবেষণায় একটি বড় ধরণের প্রতিষ্ঠান যুক্ত করা হয়েছে যা একটি টেক-ডিভেন অ্যাভেনটিভ কনভেনশন প্লাটফর্ম চালু করেছে। নেটওয়ার্ক ট্রাফিক, ব্যবহারকারী আচরণ এবং সিস্টেম লগ যা নিরাপত্তার হুমকিকে নির্দেশ করে তা চিহ্নিত করতে পারে। প্রধান লক্ষ্য হচ্ছে, উচ্চ পর্যায়ের ইতিবাচক ইতিবাচক বৃদ্ধি করা এবং এই বিষয়টি নিশ্চিত করা।

প্রসেস প্রক্রিয়া

বিদ্যমান নিরাপত্তা টুল থেকে তথ্য সংগ্রহ শুরু করা শুরু । মেশিন শেখার মডেল ব্যবহার করে তথ্য ধারণ করা হয় যাতে অবৈধ ক্রিয়া ক্রিয়ার সাথে সংশ্লিষ্ট ক্রিয়ার সঙ্গে সংশ্লিষ্ট প্যাটার্ন সনাক্ত করা যায় । সিস্টেমটি ছিল নেটওয়ার্ক অবকাঠামোতে, এবং নাটকের অবস্থানের উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন পরিবর্তন এবং পরিবর্তন।

পরিমাপ এবং পরিমাপক

এই ধারার প্রয়োগের হার, মিথ্যা ইতিবাচক হার এবং সামগ্রিকভাবে সঠিকতা পরিমাপের সাথে যুক্ত। এই মেট্রিকরা এই সকল হুমকি সনাক্ত করার পদ্ধতি নির্ধারণ করতে সাহায্য করে: সূত্রগুলো হল:

  • [[[F] শনাক্তিকরণ হার[FLT] [FLT] [FLT] (" সঠিকভাবে সনাক্ত করা যায় নি) / Nwomputsing NumL]
  • [[F] NumL]] universe[FLT] [FLT] [time b] - র সীমা] / stify
  • [[F] [FOP][FLT] [FLT] = case] (বা সরাসরি সনাক্ত করা + সংশোধন) / মোট মান

এই গণনাগুলো বিশ্লেষণ করে, দলটি ক্ষমতাটিকে ভারসাম্য বজায় রাখার ক্ষমতা এবং সুনির্দিষ্টতা বজায় রাখার জন্য গতি বৃদ্ধি করেছে, এদিকে হুমকি নিশ্চিত করার সময় মিথ্যা অ্যালার্ম কমিয়েছে।