使用模糊逻辑构建入侵检测系统

Question

我想开发一个可能与其中一个KDD数据集一起使用的入侵检测系统（IDS）。在本例中，我的数据集有42个属性和超过4,000,000行数据。

我正在尝试使用模糊关联规则来构建我的IDS，因此我的问题是：在这种情况下，实际上什么被认为是模糊逻辑的最佳工具？

Answer 1

模糊关联规则算法通常是Apriori和FP-growth等常规关联规则算法的扩展，以便使用概率范围对不确定性进行建模。因此，我假设您的数据包含非常不确定的测量值，因此您希望将测量值分组到更一般的范围内，例如： '低中高'。从那以后，您可以使用任何常规关联规则算法来查找IDS的规则（我建议FP-growth，因为它的复杂性低于Apriori的大数据集）。