美国大学生数学建模竞赛F题保姆级教程思路分析
美赛F题题目：Cyber Strong
今年的题目很有意思，和去年C题题目有点相似，接下来我们将按照题目总体分析-背景分析-各小问分析的形式来
1 总体分析
1.1 问题背景：
现代技术的全球连接性显著提升了生产力，同时也暴露了个人与集体在网络犯罪中的脆弱性。网络犯罪呈现以下特征：
跨国界特性：增加了执法与起诉的复杂性。
信息隐瞒倾向：许多机构选择支付赎金而不公开披露。
政策与法律差异：不同国家的网络安全政策在效果上存在显著差异。
国际电信联盟（ITU）作为联合国专注信息通信技术的机构，通过全球网络安全指数（GCI）评估各国的网络安全水平，并推动国际合作和标准化建设。
1.2 问题设定：
目标是从数据中寻找有效网络安全政策的模式，以改进国家网络安全政策和法律。具体包括：
构建理论：探索强网络安全政策的核心要素。
数据分析：分析政策有效性与网络犯罪分布的关系。
提出建议：为各国决策者提供可操作的政策改进建议。
研究中需关注以下方面：
问题 1全球网络犯罪的分布模式：
哪些国家是高风险目标？
网络犯罪的成功率与被阻止率如何分布？
网络犯罪的报告与起诉率有哪些特征？
问题 2国家政策特点：
哪些政策在减少犯罪、提高防御能力方面表现突出？
政策实施时间对效果的影响。
问题 3人口统计学因素：
互联网接入率、经济发展水平、教育程度与网络犯罪分布的关联性。
1.3 核心要点：
目标问题模式识别：找出网络犯罪的地理分布及其与国家政策的关系。
政策分析：确定高效政策的特征及其对网络犯罪的抑制作用。
数据整合：处理网络犯罪数据、政策数据和人口统计学数据。
研究重点网络犯罪分布：
数据来源：VERIS社区数据库（VCDB）、ITU GCI。
分析维度：犯罪类型、受害国家、成功率、被阻止率、报告率和起诉率。
政策与法律有效性：
政策维度：法律框架、技术支持、组织结构、能力建设、国际合作。
时间维度：政策实施前后对网络犯罪的影响。
人口统计学变量：
变量类型：互联网普及率、GDP、教育水平、技术投资等。
作用分析：这些因素是独立变量还是与政策有效性交互作用？
数据与限制数据可靠性：不同国家报告的完整性与一致性可能存在偏差。
时间维度：短期与长期政策效应的差异
1.4建模思路：
1.4.1 数据收集与清洗数据来源：
ITU GCI：评估国家网络安全能力的五个支柱（法律、技术、组织、能力建设、合作）。
VERIS：网络犯罪事件的详细记录。
其他统计数据：人口、经济、互联网普及率等。
数据清洗：
统一数据格式，填补缺失值。
按时间与地理区域整理数据。
1.4.2 描述性分析网络犯罪分布：
地图可视化展示各国网络犯罪的风险分布。
统计指标分析，如犯罪成功率、起诉率等。
政策与犯罪关系：
时间序列分析政策实施与犯罪变化的关系。
各政策维度对犯罪分布的影响。
1.4.3 模型构建关联分析：
利用多元回归或相关分析，研究网络犯罪与政策指标的关系。
控制人口统计学变量（如GDP、互联网普及率）。
分类模型：
分类哪些政策更可能减少特定类型的犯罪（如随机森林或支持向量机）。
时间序列预测：
分析政策实施后的长期效果趋势。
聚类分析：
根据网络犯罪特征，将国家分组，识别相似模式。
1.4.4 验证与优化交叉验证：检验模型的稳定性与预测能力。
对比分析：选取政策有效性显著的国家作为对照。
1.4.5 面向政策的建议提炼理论核心：例如，技术能力和国际合作是政策成功的关键。
提出优先行动：如加强法律框架或技术能力建设。
2 背景分析
跨国界性：司法管辖复杂，调查和起诉难度大。
信息透明性不足：机构倾向隐瞒攻击，削弱数据完整性。
政策滞后性：技术发展快于法律更新，许多威胁难以有效应对。
ITU及GCI：通过全球网络安全指数（GCI）评估国家网络安全能力，重点关注法律、技术、组织等五大支柱。
VERIS框架：提供标准化的网络犯罪数据记录与共享工具，支持事件数据分析。
研究紧迫性：
经济损失高：网络犯罪威胁经济稳定与信任。
国家差异显著：政策、资源、技术能力不均。
技术与政策脱节：现有政策难以应对新型威胁。
题目要求通过建立数学模型：
探索网络犯罪的分布模式：
哪些国家更容易受到攻击？在哪些地方，攻击更容易成功或被阻止？
哪些国家更倾向于报告或起诉犯罪？
分析政策的有效性：
不同国家政策中哪些方面对网络犯罪的防控有更高的效率？
政策实施的时间维度对其有效性有何影响？
提出数据驱动的政策改进建议：
从背景中可知，政策与实际效果的脱节是亟待解决的问题。研究的目标是填补这一空白，为决策者提供优化依据。
3 各小问分析
在进行第一问分析前，首先需要做的就是数据预处理、EDA工作了。（这部分工作会在今晚出代码时一起给到大家）
第一问可以细分为以下子问题：
网络犯罪的全球分布：
哪些国家是高风险目标？
犯罪类型的地域分布有何差异？
网络犯罪的成功率与阻止率：
在哪些国家，犯罪更容易得手或被阻止？
网络犯罪的报告率与起诉率：
哪些国家报告比例较高？起诉比例如何？
要解答上述问题，需要以下数据：
网络犯罪事件数据：
来源：VERIS社区数据库（VCDB）等公开数据集。
内容：时间、地点、目标行业、犯罪类型、结果（成功/失败）、后续处理（报告、起诉）。
国家背景数据：
来源：ITU GCI、联合国统计数据库。
内容：互联网普及率、GDP、教育水平、网络安全投资、法律执行力等。
接下来就是建模过程了：
3.1 数据预处理清洗：处理数据缺失值和不一致值。
标准化：将指标（如GDP、人均收入）归一化，消除量纲影响。
时间与地理对齐：按国家和时间整合数据。
3.2 描述性统计分析全球分布可视化：
利用地理热图展示各国网络犯罪事件分布。
按目标行业和犯罪类型分层显示。
基本特征统计：
各国的犯罪总数、犯罪成功率和阻止率。
报告率 = 报告事件数 / 总事件数。
起诉率 = 起诉事件数 / 报告事件数。
3.3 模式挖掘与关联分析高风险目标国家识别：
按犯罪总数排名，标记高风险国家。
结合经济水平、互联网普及率，分析高风险国家的共同特征。
成功率与阻止率分析：
成功率 = 成功事件数 / 总事件数。
阻止率 = 阻止事件数 / 总事件数。
使用分组箱线图分析各国成功率与阻止率的分布差异。
报告与起诉模式：
比较各国的报告率和起诉率，识别报告和执法能力强的国家。
利用散点图观察报告率和起诉率与政策或背景变量的相关性。
3.4 建模分析
4. 可视化与结果呈现
地图：展示网络犯罪的全球分布和高风险国家。
柱状图：对比各国的报告率、起诉率。
热力图：显示犯罪成功率和阻止率的地理分布。
散点图：展示背景变量与网络犯罪特征的关系。
5. 可能的结果解读
高风险国家：可能集中于经济发达、互联网普及率高但政策薄弱的地区。
成功率与阻止率：政策和技术能力强的国家通常成功率低、阻止率高。
报告与起诉模式：高报告率的国家通常具有更高的GCI评分和强大的执法能力。
6. 方法论的局限性
数据不完整性：部分国家可能隐瞒或未报告事件，导致数据偏差。
因果关系复杂：背景变量与犯罪特征可能存在多重交互效应。
时间滞后性：政策效果可能需要较长时间才能显现。
建议大家使用python进行求解。今晚将会更新具体的解体代码和结果图表，大家敬请期待。
2-3问后续更新
