基于关联规则特征提取的网络行为被害性识别集成优化模型

网络行为被害风险识别对电信网络诈骗反制预警具有重要意义。针对被害人网络行为特征规则挖掘不足、行为序列间关系难以确定等问题,提出一种基于关联规则特征提取的网络行为被害性识别集成优化模型。模型首先抓取用户访问网站时产生的交互式流量数据包,提取网络流量中的隐性和显性行为特征,再利用频繁模式增长算法挖掘特征间关联规则并重构特征序列,最后结合粒子群优化的随机森林算法,建立基于网络流量分析的电信网络诈骗被害性分析模型。实验表明,相比于普通二分类模型,所提模型具有更好的精确率和召回率,能够有效提升被害性的识别准确率。

面向电信网络诈骗治理的网络安全课程构建效能评估研究

新形势下的电信网络诈骗治理格局对公安院校网络安全课程提出了新的要求。针对公安院校网络安全课程在培养目标、培养路径、评价体系等方面的时代适应性不足、实践性不强等问题,通过运用卡方检验、独立样本t检验等方法,分析了全国主要公安院校网络安全课程构建现状,并结合评分卡数理分析方法实现了对课程效能的量化评估。在数据分析基础上,提出了公安院校网络安全课程构建优化路径。