違反者とその犯行時刻を予測することは、グローバルなサイバースペースにおける長年の課題である。本研究では、日常的なチャットの時間やオンラインのソーシャルネットワークを分析することで、この課題を解決する。本研究では、550,000人以上のオンラインユーザーを6ヶ月間にわたってサンプリングした。また、教師なし機械学習と教師あり機械学習を用いて、サイバー違反者とその犯行時間をそれぞれ予測した。日常的なチャットの時間とオンライン・ソーシャル・ネットワークのデータに基づいた我々の予測器は、2ヶ月以内の未来のサイバー違反者を特定した。さらに、1週間以内の犯行時間と犯行日を予測することも出来た。本研究は、日常的なチャットの時間とオンラインのソーシャルネットワークが分かれば、将来のサイバー違反者を予測することができることを示した。我々のサイバー犯罪時間予測器は、将来のサイバー違反を防ぎ、誰にとっても安全なサイバースペースを促進するのに役立つだろう。