使用模糊邏輯構建入侵檢測系統

Question

我想開發可能與KDD數據集之一一起使用的入侵檢測系統（IDS）。在目前的情況下，我的數據集有42個屬性和400多萬行數據。

我想使用模糊關聯規則來構建我的IDS，因此我的問題是：在這種情況下，實際上被認爲是模糊邏輯的最佳工具是什麼？

Answer 1

模糊關聯規則算法通常是正常關聯規則算法（如Apriori和FP-growth）的擴展，以便使用概率範圍對不確定性建模。因此，我假設您的數據由相當不確定的測量值組成，因此您希望將測量值分組在更一般的範圍內，例如， '低中高'。從那裏開始，你可以使用任何正常的關聯規則算法來找到你的IDS的規則（我建議FP-增長，因爲它比Apriori的大數據集複雜度低）。