Detektionssystem är osäkerhetshantering. De normala och onormala beteenden i nätverksdatorer är svåra att förutsäga eftersom gränserna inte kan definieras väl. Förutsägelsen av det normala eller onormala beteendet görs genom jämförelsen med fördefinierade klasser för att hitta den mest likartade. Denna förutsägelseprocess kan generera falska larm i många anomalibaserade intrångsdetekteringssystem. Följaktligen har vi observerat osäkerhet där det finns en rimlig chans att det finns en icke-null tvekan del i varje ögonblick av utvärderingen av ett okänt objekt. En ny teknik implementeras i detta papper med hjälp av intuitionistisk fuzzy logik som är en generalisering av fuzzy logik. I denna modell kan den falska larmfrekvensen för att bestämma påträngande aktiviteter minskas. En uppsättning intuitionistiska luddiga regler kan användas för att definiera det normala, onormala och odeterministiska beteendet i ett datornätverk. En intuitionistisk fuzzy inference algoritm kan tillämpas över sådana regler för att avgöra när ett intrång pågår. Det största problemet med detta tillvägagångssätt är att generera bra intuitionistiska fuzzy klassificerare för att upptäcka intrång. De regler som genereras av intuitionistiska fuzzy klassificerare finjusteras med hjälp av improviserade genetiska algoritmer som kan upptäcka anomalier och vissa specifika intrång. Huvudidén är att utveckla tre regler, en för den normala klassen, tvåa för den onormala klassen och trea för den odeterministiska klassen med hjälp av KDD Cup 99 Dataset. Detta papper uppvisar prestanda av Emergent Intuitionistic fuzzy klassificerare i intrångsdetektering.
En ny teknik implementeras för att övervinna problemet med hantering av osäkerhetsproblem i intrångsdetekteringssystem; metoden använder konceptet Intuitionistic Fuzzy Logic för att klassificera normala och onormala paket REF.
Emerging Intuitionistic Fuzzy Classifiers for Intrusion Detection System
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Advances in Information Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}