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摘要 - 本文旨在研究预测分析以改善实时识别和对网络攻击的响应的适用性。今天，网络空间中的威胁已发展到通常不足的传统防御方法的水平。本文强调了预测分析的重要性，并证明了其在增强网络安全框架方面的潜力。这项研究将有关使用大数据分析用于网络安全的预测分析的文献整合，并指出此类系统在识别高级网络威胁方面可以胜过常规方法。本评论可以用作对预测模型的未来研究以及将其实施到网络安全框架中的可能性的框架。该研究使用定量研究，使用Kaggle的数据集，其中包含2000个网络流量和安全事件实例。逻辑回归和聚类分析用于分析数据，并使用SPSS进行统计检验。调查结果表明，预测分析增强了威胁和响应时间的警惕。本文主张预测分析是制定预防性网络安全策略，改善威胁识别和帮助决策过程的重要组成部分。还讨论了这些发现的实际含义和潜在的现实应用。索引术语 - 预测分析，数据分析，统计分析，机器学习，网络安全，威胁检测
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