机构名称：
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指南，计算机工程系1名学生，计算机工程系2,3,4,5 SND工程与研究中心，Yeola，Yeola，Yeola，印度马哈拉施特拉邦，印度马哈拉施特拉邦，摘要：网络黑客攻击预测是Emerging Technical的启发性技术，并通过计算机算法更具挑战性的范围来检测和预测漏洞的范围，并且更具挑战性的范围，并且更具挑战性的范围，并具有更大的范围。用于违规检测和预测，主要目标是一系列网络黑客攻击，每次攻击都会损害人的信息和财务声誉。政府和非营利组织的数据（例如用户和公司信息）可能会受到损害，如果他们从网站和社交网络收集信息，则会对他们的财务和声誉构成风险，这可能会触发网络攻击。医疗保健部门等组织能够持有必须谨慎，安全处理的敏感信息。数据泄露可能导致身份盗用，欺诈和其他损失。调查结果表明，70％的违规行为会影响包括医疗保健提供者在内的广泛组织。调查表明可能泄露数据。由于主机和网络上计算机程序和安全性的大量使用，存在泄露数据的风险。机器学习可用于检测这些攻击。研究使用机器学习模型来防止网络安全缺陷。数据集可从隐私权清算房屋中获得。教员工如何使用现代安全措施可以减少数据泄露。这可以帮助了解攻击检测和数据安全。机器学习模型，例如随机森林，决策树，K-均值和多层感知器，用于预测数据违规。关键字：网络黑客漏洞，机器学习，算法，预测
使用机器学习的网络黑客违反检测
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