ما هي الخوارزميات المستخدمة في التحليل الرياضي المركب المضاد للقرصنة؟

التحليل الرياضي المركب المضاد للقرصنة يستخدم العديد من الخوارزميات المختلفة لتحليل البيانات واكتشاف الأنماط المشبوهة. بعض الخوارزميات الشائعة المستخدمة في هذا النوع من التحليل تشمل:

1. خوارزمية شجرة القرار (Decision Tree Algorithm): تستخدم هذه الخوارزمية تصنيفات صغيرة للبيانات وتحديد السمات التي تساعد في تمييز البيانات المشبوهة عن البيانات العادية.

2. خوارزمية الشبكات العصبونية الاصطناعية (Artificial Neural Network Algorithm): تستخدم هذه الخوارزمية شبكة من العقد الصناعية لمعالجة وتحليل البيانات وتصنيفها.

3. خوارزمية الاحتمالية العالية (High Probability Algorithm): تستخدم هذه الخوارزمية الاحتمالات العالية لتحديد المخاطر المحتملة للبيانات.

4. خوارزمية الأشجار العشوائية (Random Forest Algorithm): تستخدم هذه الخوارزمية أشجار القرار المتعددة لتصنيف البيانات المختلفة وتحديد ما إذا كانت تشبه البيانات العادية أو المشبوهة.

5. خوارزمية الانحدار الخطي (Linear Regression Algorithm): تستخدم هذه الخوارزمية الانحدار الخطي لتحليل البيانات وتحديد العلاقات الخطية بينها.