معدل الإيجابيات الكاذبة

أدخل عدد الإيجابيات الكاذبة (False Positives): تمثل الإيجابيات الكاذبة عدد المرات التي أثار فيها النظام إنذاراً لحدث غير ضار (مثل اعتبار حركة مرور عادية هجوماً). يجب إدخال هذا الرقم بدقة لأنه يمثل البسط في معادلة معدل الإيجابيات الكاذبة، وكلما زادت هذه القيمة زادت ضوضاء النظام.

أدخل إجمالي عدد الإنذارات (Total Alerts): يشمل هذا الرقم جميع الإنذارات التي أطلقها النظام خلال فترة المراقبة، بما في ذلك الإيجابيات الكاذبة (FP) والإيجابيات الصحيحة (TP). لا يشمل هذا الرقم الأحداث التي لم يثر النظام لها إنذاراً (السلبيات الصحيحة). إذا تم إدخال عدد الإنذارات الإجمالي فقط، فسيتم افتراض أنه FP + TP.

انقر على زر 'احسب' لحساب النتيجة: سيقوم النظام بقسمة عدد الإيجابيات الكاذبة على إجمالي الإنذارات لاستخراج معدل الإيجابيات الكاذبة (FPR). قد يتم عرض النتيجة كنسبة مئوية أو عدد عشري. فمثلاً، إذا كانت FP=40 و Total Alerts=200، فسيكون FPR=0.2 أي 20%.

فهم النتيجة: يمثل معدل الإيجابيات الكاذبة النسبة المئوية للإنذارات الكاذبة من إجمالي الإنذارات. في أنظمة الأمن الرقمي، يعتبر المعدل المرتفع (أكثر من 5%) مؤشراً على ضعف دقة النظام وقد يؤدي إلى 'إرهاق الإنذارات' (Alert Fatigue) لدى فريق الأمن، مما يتسبب في تجاهل إنذارات حقيقية. بينما المعدل المنخفض (أقل من 1%) يعكس كفاءة عالية في التمييز بين السلوك الطبيعي والهجمات. تلخّص الحاسبة ذلك في تفصيل 'Interpretation' بأربع عتبات: أقل من 1% ممتاز، من 1 إلى 5% مقبول، من 5 إلى 10% ضعف في الدقة، وأكثر من 10% خطر إرهاق الإنذارات.