セキュリティのリスクと脅威をリアルタイムで決定するための自動システムを作成するには、ニューラルネットワーク、決定、ランダムフォレスト、勾配ブーストなどの機械学習アルゴリズムを使用できます。

このようなシステムを作成するプロセスには、いくつかの段階が含まれます。
1.データの収集と準備：セキュリティにリスクや脅威をもたらす可能性のあるイベントに関するデータを収集する必要があります。これは、システムにアクセスしたり、悪意のあるプログラムを検出したり、ネットワークレベルでセキュリティ障害を検出したりする不正な試みに関するデータです。
2.データ処理：収集されたデータは、機械学習アルゴリズムで使用できる標識に処理され、変換する必要があります。これには、最も重要な機能の選択、重複の削除、見逃した値の記入などの手順が含まれる場合があります。
3.モデルトレーニング：この段階では、機械学習のアルゴリズムを選択し、処理されたデータでモデルを教える必要があります。モデルが可能な限り正確で効果的になるように、アルゴリズムのパラメーターを選択することが重要です。
4.モデルのテスト：モデルのトレーニング後、その精度と有効性を評価するために、モデルをテストデータでテストする必要があります。モデルが要件を満たしていない場合は、前の段階に戻り、追加のチューニングを実行する必要があります。
5.モデルの展開：モデルのテストが成功した後、リアルタイムで拡張できます。これを行うには、データを受け入れ、結果を返すソフトウェアインターフェイス（API）を作成する必要があります。

その結果、実際のセキュリティのリスクと脅威を決定するための自動システムの作成には、かなりの時間と労力が必要ですが、機械学習アルゴリズムと適切なアプローチの助けを借りて、効果的なシステムを作成できます。潜在的な脅威から保護します。
Для создания автоматической системы определения рисков и угроз безопасности в режиме реального времени можно использовать алгоритмы машинного обучения, такие как нейронные сети, деревья решений, случайные леса, градиентный бустинг и др.

Процесс создания такой системы включает в себя несколько этапов:
1.	Сбор и подготовка данных: необходимо собрать данные о событиях, которые могут представлять риск или угрозу безопасности. Это могут быть данные о несанкционированных попытках доступа к системе, обнаружении вредоносных программ, нарушениях безопасности на сетевом уровне и т. д.
2.	Обработка данных: собранные данные необходимо обработать и преобразовать в признаки, которые могут быть использованы алгоритмами машинного обучения. Это может включать в себя такие шаги, как выбор наиболее значимых признаков, удаление дубликатов, заполнение пропущенных значений и т. д.
3.	Обучение модели: на этом этапе необходимо выбрать алгоритм машинного обучения и обучить модель на обработанных данных. Важно подобрать параметры алгоритма таким образом, чтобы модель была максимально точной и эффективной.
4.	Тестирование модели: после обучения модели необходимо протестировать ее на тестовых данных, чтобы оценить её точность и эффективность. Если модель не удовлетворяет требованиям, необходимо вернуться к предыдущим этапам и провести дополнительную настройку.
5.	Развертывание модели: после успешного тестирования модели ее можно развернуть в режим реального времени. Для этого необходимо создать программный интерфейс (API), который будет принимать данные и возвращать результаты.

В итоге, создание автоматической системы определения рисков и угроз безопасности в режиме реального времени требует достаточно много времени и усилий, но с помощью алгоритмов машинного обучения и правильного подхода можно создать эффективную систему, которая будет защищать от потенциальных угроз.