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34页 正文 1.3万字 完整求解代码+数据，

基于时间与空间的网络安全政策分析

摘要

网络犯罪由于多种原因而难以应对，许多网络安全事件跨越国家边界，这使得对这些犯罪的调查和起诉的管辖权问题变得复杂。本文基于VCDB数据对国家网络安全政策和法律的开发与改进提供了有效建议。

针对问题一，我们首先处理的VCDB数据，统计了网络犯罪在全球的分布情况，从数据的描述性统计分析中，不同国家的网络犯罪数量在不同年份之间存在显著差异。网络犯罪的主要目标国家为英国、美国、西班牙、印度、巴西等国家长期处于网络犯罪的高发区。这些国家通常拥有较高的互联网普及率和经济活动或较差的网络安全意识，这使得它们成为网络攻击的高风险目标。一些欧美发达国家，如英国、美国、西班牙等，通常有较高的网络犯罪报告率。这些国家的政府和企业倾向于透明地公开网络安全事件，以增强公众的安全意识和信任。而在一些国家，尤其是一些发展中国家，网络安全事件可能未被充分报告。

针对问题二，在时间上，通过研究五个国家公开发布的国家安全政策，并将其与网络犯罪分布情况进行比较，分别针对五个不同国家的安全政策得到有效的措施和为何会出现峰值的原因，从而对强有力的国家网络安全政策的构成进行进一步的深入分析。

针对问题三，首先量化人口统计学数据：互联网接入、财富、教育水平。建立起指标体系，总共11个次级指标，其中9个次级指标与网络犯罪频次有着显著的正相关。因此后续采用TimeXer架构来建立网络犯罪预警模型，通过这些指标的数据作为外生变量，来更精确的对未来的网络犯罪频次进行预测，从而达到平衡政策实施力度的效果，确保经济、教育、互联网产业良好发展的同时，也能有效的遏制网络犯罪现象。

最后，基于收集到的数据，结合本文的全部分析，为国家领导人准备了一页纸的简报。

关键词：描述性统计、VCDB数据、TimeXer、数据清洗、相关性分析

一、模型假设

为了方便模型的建立与模型的可行性，我们这里首先对模型提出一些假设，使得模型更加完备，预测的结果更加合理。

1、假设给出的数据均为真实数据，真实有效。

2、假设对于一些较为异常的数据的出现具有一定的合理性。

3、假设我们对数据中缺失值的处理方式不会对预测结果造成太大的误差。

4、假设在剔除US数据之后的所有国家的信息纰漏程度相差可以忽略不计

二、符号说明

为了方便我们模型的建立与求解过程 ，我们这里对使用到的关键符号进行以下说明：

符号	符号说明
	第i个序列误差
	斯皮尔曼相关系数
GDP_PCCLCU	GDP per capita (constant local currency unit)
GDP_PCCU	GDP per capita (current US $)
GDP_CLCU	GDP (constant local currency unit)

一、模型的建立与求解

5.1 网络犯罪在全球的分布模型的建立与求解

5.1.1 VCDB数据描述

VCDB数据为VERIS社区数据库 (VCDB) 是基于VERIS 框架的公开网络犯罪数据库。VERIS 框架旨在标准化网络犯罪数据的收集与记录方式，而 VCDB 是该框架的实践，用来存储真实世界的网络事件和安全事故。

VERIS 框架提供了一套标准化的术语和结构，用于描述网络安全事件的各个方面，确保数据记录的可比性和一致性。该数据利用json文件进行存储，每条事件记录都使用 VERIS 标准格式，包含详细信息，其中的关键的键为：

action：描述攻击的类型，如使用恶意软件、社会工程（钓鱼攻击等）。

actor：描述攻击者的身份，如内部人员、外部黑客、合作伙伴。

asset：描述受攻击的资产，例如应用程序、服务器、数据库。

attribute：描述事件的后果，如机密性泄露、完整性破坏、可用性受限。

victim：受害者信息，包括行业、地区、规模等。

timeline：事件的时间线信息。

impact：描述财务损失、品牌损害等后果。

location：事件发生的地理信息。

这种标准化有助于跨机构和跨国的数据共享和分析，数据基于公开报道或自愿披露的网络犯罪事件，例如主流媒体或行业报告提到的事件。

因此本文采用 VCDB 数据分析网络犯罪的时空演变趋势。通过描述性总结 VCDB 的数据模式，为政策制定者提出加强网络安全的建议。识别常见的网络安全威胁和漏洞，以更好地规划安全措施，对国家网络安全政策和法律的开发与改进提供有效建议。

5.1.2 数据预处理与数据统计

通过对VCDB 数据进行统计分析，首先分析历年来所有国家总的网络犯罪数量，浅要的分析网络犯罪的分布情况。

表1：部分国家网络犯罪数量统计

Country	Count
US	7224
ES	22
GB	574
AZ	6
CA	369
IN	138

首先有一些网络犯罪事件并不能进行溯源，即找不到网络犯罪的攻击人所在，或攻击的范围界限不清晰，因此对该次事件的地区定义为Unknown，本文不再考虑此类事件，将此类事件进行剔除。

其中可以明显的看出US（蓝色）的网络犯罪数量要远远高于其他国家，有一些原因是来自数据来源是公开披露的事件报告（如媒体报道、行业研究等），美国的数据通常比其他国家更为丰富，因为美国的数据透明度更高，且披露网络安全事件的频率更高。但是本文不再考虑数据VCDB数据库的收集问题，本文假设不同国家对网络犯罪事件的报道程度为一致的，虽然会导致结果出现一些偏差，但是摒弃了新闻透明程度的影响，而且此影响也仅针对US存在此问题，另外一点就是新闻透明程度一定概率也代表着确实该国需要通过新闻的手段来加强网络安全意识。

因此本文针对网络犯罪在全球分布的分析中，与在后续进行的一些分析中，将US的数据进行剔除，以防止极端值对相关性分析和另外的一些分析造成错误的影响。

若需针对US的网络犯罪情况进行分析，可以固定在US中，分析不同地区的网络犯罪的分布情况、网络犯罪的分布情况与当地政策的相关联、网络犯罪的分布情况与当地统计数据例如人口数据GDP数据等相关联，这样可以统一信息纰漏程度，与此同时，在US的分析和在剔除US后的全球网络犯罪分布情况的分析是一模一样的。

因此本文在剔除US后进行问题的解决也是完善的，同时也是严谨的，较好的控制了不同国家对信息的纰漏程度，与此同时也提供了针对US的网络犯罪分布情况的分析方法，将US的不同地区作为全球分析中的不

import os
import json
from collections import Counter
import csv
# 定义数据文件夹路径
data_path = "E:\\pythoncharm\\美赛\\VCDB-master\\data\\json\\validated\\"
# 定义输出CSV文件路径
output_csv_path = "E:\\pythoncharm\\美赛\\VCDB_country_event_count.csv"
# 初始化一个计数器来记录每个国家的事件数量
country_counter = Counter()

# 遍历 JSON 文件
for root, _, files in os.walk(data_path):
    for file_name in files:
        if file_name.endswith(".json"):
            file_path = os.path.join(root, file_name)
            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
                try:
                    data = json.load(file)

                    # 获取受害国信息
                    country = data.get("victim", {}).get("country", ["Unknown"])[0]
                    country_counter[country] += 1

                except json.JSONDecodeError:
                    print(f"无法解析文件: {file_path}")

# 打印结果
print("各国家事件数量统计：")
for country, count in country_counter.items():
    print(f"{country}: {count} event(s)")

# 将结果写入CSV文件
with open(output_csv_path, mode="w", newline='', encoding="utf-8") as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    # 写入表头
    writer.writerow(["Country", "Count"])
    # 写入统计数据
    for country, count in country_counter.items():
        writer.writerow([country, count])

print(f"统计结果已保存到: {output_csv_path}