【講座題目】用于建模多變量網絡數據泄露風險的集合雙變量Copula
【時 間】2024年6月19日 上午：9:00-10:30
【地 點】保定校區 自動化系315
【主講人】徐茂超，博士/教授，伊利諾伊州州立大學
【主講人簡介】
徐茂超博士于2010年在美國波特蘭州立大學獲得統計學博士學位，現為伊利諾伊州立大學數學系終身教授，研究生項目Director，網絡安全保險專家。他同時擔任英國網絡風險評估公司Rankiteo人工智能部門 Head，還曾多次擔任其他公司的網絡安全保險顧問，例如美國網絡安全公司CouldCover顧問，美國網絡風險評估公司Safe Security的顧問等。徐教授的研究領域為網絡風險評估，統計建模以及網絡安全保險。他的研究曾獲伊利諾伊州立大學杰出研究獎，北美精算師協會最佳論文獎，以及應用統計雜志最佳論文推薦獎等。近年來相關研究的成果均發表于Annals of Applied Statistics, Technometrics，IEEE Transactions on Information Forensics and Security，IISE Transactions 等國際頂級期刊。
【講座內容簡介】
對網絡數據泄露風險進行建模是一個巨大的挑戰，主要是由于在有限數據背景下錯綜復雜的多元依賴關系。在這次演講中，我們討論了一種新的集成學習方法，該方法有效地捕捉了網絡風險固有的時間和截面依賴性。所提出的方法與傳統的直接建模風險的多變量依賴性方法有顯著不同。相反，我們的方法利用雙變量Copula來生成預測成員，以捕捉多變量相關性，并通過最小化分布得分來校準由此產生的預測分布。此外，將所提出的模型應用于保險定價，結果表明，它可以產生更有利的合同。通過廣泛的仿真和真實數據分析，研究結果表明，所提出的模型具有令人滿意的擬合和預測性能，并優于文獻中的模型。