Com a r pida expans o das redes inform ticas nos ltimos anos, a seguran a tornou-se uma quest o crucial para os sistemas inform ticos modernos. Uma boa forma de identificar utiliza es maliciosas atrav s da monitoriza o de actividades invulgares dos utilizadores. Para identificar estas actividades maliciosas, foram utilizadas v rias t cnicas de extra o de dados e de aprendizagem autom tica para a dete o de intrus es. Este livro prop e um Sistema de Dete o de Intrus es Auto-Configur vel (SCIDS) para efetuar a sintoniza o automaticamente. A ideia principal utilizar o SLIPPER bin rio como m dulo b sico, que um aprendiz de regras baseado no refor o da confian a. Este sistema avaliado utilizando o conjunto de dados de dete o de intrus es NSL KDD. Um resultado experimental mostra que o sistema SCIDS com o algoritmo SLIPPER apresenta um melhor desempenho em termos de taxa de dete o, taxa de falsos alarmes, custo total de classifica o incorrecta e custo por exemplo no conjunto de dados NSL-KDD do que no KDD.
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