Percepo de ameaas areas usando minerao de dados

Este livro apresenta uma estrutura de design baseada em uma arquitetura escalonvel centralizada para uma percepo eficaz de ameaas areas simuladas. Neste framework, so incorporadas tcnicas de minerao de dados e classificao de padres. Este artigo enfoca a previso eficaz, contando com a base de conhecimento e encontrando padres para construir as rvores de deciso. Essa estrutura projetada de forma flexvel para se integrar perfeitamente a outros aplicativos. Os resultados mostram a eficcia dos algoritmos selecionados e sugerem que mais os parmetros so incorporados para a tomada de deciso para ameaas areas; melhor o nosso nvel de confiana nos resultados. Para nos aprofundarmos na previso precisa do alvo, precisamos tomar decises sobre vrios fatores. Vrias tcnicas usadas em conjunto ajudam a encontrar a classificao de ameaas precisa e resultam em melhor confiana em nossos resultados.