Построение системы обнаружения вторжений с использованием нечеткой логики

Question

Я хочу разработать систему обнаружения вторжений (IDS), которая могла бы использоваться с одним из наборов данных KDD. В данном случае мой набор данных содержит 42 атрибута и более 4 000 000 строк данных.

Я пытаюсь построить свой IDS, используя правила нечеткой ассоциации, поэтому мой вопрос: что в действительности считается лучшим инструментом для нечеткой логики в этом контексте?

Answer 1

Алгоритмы нечеткого правила ассоциации часто являются расширениями обычных алгоритмов правила ассоциации, таких как Apriori и FP-рост , для моделирования неопределенности с использованием диапазонов вероятности.Таким образом, я предполагаю, что ваши данные состоят из довольно неопределенных измерений, и поэтому вы хотите сгруппировать измерения в более общие диапазоны, такие как «низкий» / «средний» / «высокий».После этого вы можете использовать любой обычный алгоритм правил ассоциации, чтобы найти правила для вашей IDS (я бы посоветовал рост FP, так как он имеет меньшую сложность, чем Apriori для больших наборов данных).