Intrusion Detection System using Fuzzy Logic

Abstract

Intrusion detection plays an important role in today's computer and communication technology. As such it is very important to design time efficient Intrusion Detection System (IDS) low in both, False Positive Rate (FPR) and False Negative Rate (FNR), but high in attack detection precision. To achieve that, this paper proposes IDS model based on Fuzzy Logic. Proposed model consists of three parts, Input Reduction System (IRS), which uses Principal Component Analysis to reduce the dimensions of the system from 41 to 10, Classification System, which uses Fuzzy C Means to create data clusters based on training data and Pattern Recognition System based on Nearest Neighborhood method, which classifies new-coming data records to their respective clusters. Based on different attack types, the system performance in classification process is different and the best performance is achieved for PROBE attack, with 99.3% success rate, and the best performance in pattern recognition is achieved for U2R with 58.8% of success rate.

Desenvolvimento De Um Sistema De Monitoramento De Segurança Para Uma Rede Smart City

“…Dentre os que foram encontrados, na base internacional do IEEE é abordado segurança no trânsito porKadry (2016) que sugere um sistema de bloqueio de aparelhos celulares de motoristas quando o carro está em movimento e porNishi (2014) que trata de identificação de falhas de automóveis autônomos, propondo um sistema que detecta respostas conflitantes e gera solução e recuperação. , uma clusterização com reconhecimento e classificação de padrões realizada porSelman (2013) e uma mineração de dados para encontrar os atributos importantes de cada tipo classificado e gerar regras definidas e indefinidas estudada por Shanmigavadivu (2014). Também se pode destacar Muitas pesquisas desenvolvidas para o tema sugerem modelos de rede para Smart City com diferentes formas de comunicação, indo de intervalos fixos a flutuantes em relação ao tempo.…”