data-mining - ファジー ロジックを使用した侵入検知システムの構築

Question

KDD データセットの 1 つで使用できる侵入検知システム (IDS) を開発したいと考えています。現在のケースでは、私のデータセットには 42 の属性と 4,000,000 行を超えるデータがあります。

ファジー アソシエーション ルールを使用して IDS を構築しようとしています。したがって、私の質問: このコンテキストでファジー ロジックに最適なツールと実際に見なされるものは何ですか?

Answer 1

ファジー アソシエーション ルール アルゴリズムは、多くの場合、確率範囲を使用して不確実性をモデル化するために、アプリオリやFP 成長などの通常のアソシエーション ルール アルゴリズムを拡張したものです。したがって、データは非常に不確実な測定値で構成されているため、測定値を「低」/「中」/「高」などのより一般的な範囲にグループ化する必要があると想定しています。そこから、通常のアソシエーション ルール アルゴリズムを使用して、IDS のルールを見つけることができます (大規模なデータ セットでは Apriori よりも複雑さが低いため、FP 成長をお勧めします)。