Análise de desempenho dos algoritmos Apriori e Fuzzy Apriori na extração de regras de associação aplicados a um Sistema de Detecção de Intrusos.

A extração de regras de associação (ARM - Association Rule Mining) de dados quantitativos tem sido pesquisa de grande interesse na área de mineração de dados. Com o crescente aumento das bases de dados, há um grande investimento na área de pesquisa na criação de algoritmos para melhorar o desempenho relacionado a quantidade de regras, sua relevância e a performance computacional. O algoritmo APRIORI, tradicionalmente usado na extração de regras de associação, foi criado originalmente para trabalhar com atributos categóricos. Geralmente, para usá-lo com atributos contínuos, ou quantitativos, é necessário transformar os atributos contínuos, discretizando-os e, portanto, criando categorias a partir dos intervalos discretos. Os métodos mais tradicionais de discretização produzem intervalos com fronteiras sharp, que podem subestimar ou superestimar elementos próximos dos limites das partições, e portanto levar a uma representação imprecisa de semântica. Uma maneira de tratar este problema é criar partições soft, com limites suavizados. Neste trabalho é utilizada uma partição fuzzy das variáveis contínuas, que baseia-se na teoria dos conjuntos fuzzy e transforma os atributos quantitativos em partições de termos linguísticos. Os algoritmos de mineração de regras de associação fuzzy (FARM - Fuzzy Association Rule Mining) trabalham com este princípio e, neste trabalho, o algoritmo FUZZYAPRIORI, que pertence a esta categoria, é utilizado. As regras extraídas são expressas em termos linguísticos, o que é mais natural e interpretável pelo raciocício humano. Os algoritmos APRIORI tradicional e FUZZYAPRIORI são comparado, através de classificadores associativos, baseados em regras extraídas por estes algoritmos. Estes classificadores foram aplicados em uma base de dados relativa a registros de conexões TCP/IP que destina-se à criação de um Sistema de Detecção de Intrusos.

The mining of association rules of quantitative data has been of great research interest in the area of data mining. With the increasing size of databases, there is a large investment in research in creating algorithms to improve performance related to the amount of rules, its relevance and computational performance. The APRIORI algorithm, traditionally used in the extraction of association rules, was originally created to work with categorical attributes. In order to use continuous attributes, it is necessary to transform the continuous attributes, through discretization, into categorical attributes, where each categorie corresponds to a discrete interval. The more traditional discretization methods produce intervals with sharp boundaries, which may underestimate or overestimate elements near the boundaries of the partitions, therefore inducing an inaccurate semantical representation. One way to address this problem is to create soft partitions with smoothed boundaries. In this work, a fuzzy partition of continuous variables, which is based on fuzzy set theory is used. The algorithms for mining fuzzy association rules (FARM - Fuzzy Association Rule Mining) work with this principle, and, in this work, the FUZZYAPRIORI algorithm is used. In this dissertation, we compare the traditional APRIORI and the FUZZYAPRIORI, through classification results of associative classifiers based on rules extracted by these algorithms. These classifiers were applied to a database of records relating to TCP / IP connections that aims to create an Intrusion Detection System.