我正在阅读一些概率，并希望了解如何应用贝叶斯规则
P(A|B) = (P(B|A)*P(A)) / P(B)
到某种情况。问题指出：
我们有一个认证系统。该系统的误报率为3%，误报率为2%。假设我们知道所有身份验证尝试中有 1% 来自黑客。
当一个身份验证请求被拒绝时，它是由黑客（真否定）而不是被拒绝的真实用户（假否定）引起的概率是多少？
只是有点困惑我将如何使用这些信息来插入贝叶斯规则。
在这种情况下，我假设 P(B) 是身份验证请求被拒绝。
P(A) 表示拒绝是因为黑客（真否定）。
到目前为止，我觉得：
P(A) = 1%
P(B|A) = 98% (100% - 2%)
P(B) = ?