基于用户认证信息的认证行为风险评估模型构建（含Python代码、数据集及算法说明文档）.zip

简介：
本资源提供了一个全面的风险评估解决方案，通过分析用户的认证信息来识别潜在的安全威胁。包含详细的Python实现代码、实际数据集以及详尽的算法解释文档，旨在帮助安全专家和研究人员构建更加精准有效的风险评估模型。 基于用户认证数据构建评估模型预测认证行为风险系统包含Python源码、数据集、多种算法及详细文档。以下是项目资源的介绍： - **datasets**：包括训练集与测试集的数据文件。 - **feature engineering**：进行特征工程处理，以提取和构造有助于建模的重要变量。 - **models**：用于评估模型性能并优化预测准确性。 ### 项目环境 建议使用Python3.8版本，并通过Anaconda安装所需库。推荐在PyCharm IDE中运行此代码。 ### 系统概述 参赛团队需基于用户认证行为数据及风险异常标记构建特征模型和风险评估模型，以判断当前用户的认证行为是否存在潜在的风险。 #### 特征工程与数据预处理 采用监督学习方法对用户认证行为进行建模。其中，“risk_label”（即风险标识）作为因变量y，取值为1或0，代表是否存在异常风险。这被视作一个典型的二分类问题。 ### 模型训练及优化 - **逻辑回归**：一种广义线性模型，适用于处理二元结果的预测任务。 - **支持向量机（SVM）**：用于区分不同类别的算法，在解决非线性可分的问题时表现尤为突出。 - **UEBA方法**：用户和实体行为分析技术，用以检测异常活动模式。 - **集成学习**：通过组合多个基础模型来提高预测准确性。 这些技术和策略共同作用于构建有效的风险评估系统。