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Cet ouvrage explore la menace mondiale croissante que représentent les cyberattaques et la cybercriminalité, en mettant en évidence les conséquences financières et sociétales qu’elles entraînent. Il présente une nouvelle approche de la prévision et de l’identification des cyber-attaques et de leurs auteurs en s’appuyant sur des données réelles telles que le type de crime, le sexe de l’auteur, l’évaluation des dommages et les méthodes d’attaque. S’appuyant sur les incidents signalés par les victimes et les enquêtes judiciaires, l’étude utilise deux modèles d’apprentissage automatique pour analyser les schémas de cybercriminalité. L’ouvrage évalue également l’efficacité de différentes caractéristiques pour améliorer la précision de la détection des cyberattaques et de l’identification des auteurs, offrant ainsi des informations précieuses sur les solutions de cybersécurité basées sur l’IA.
