Resumen

En nuestra vida, no podemos evitar la incertidumbre. El azar, el conocimiento aproximado y la vaguedad nos llevan a la incertidumbre. En matemáticas, la teoría de los conjuntos difusos (FS) y la lógica se utilizan para modelar eventos inciertos. Este artículo define un nuevo concepto de relación difusa de imagen compleja (CPFR) en el campo de la teoría de los SL. Además, también se discuten los tipos de CPFR para que el artículo sea más fructífero. La compleja arquitectura de red de hoy en día se enfrenta a amenazas siempre cambiantes. Los ciberatacantes siempre intentan descubrir, atrapar y explotar los puntos débiles de las redes. Por ello, las medidas de seguridad son esenciales para evitar y desmantelar dichas amenazas. El CPFR tiene una amplia estructura compuesta por niveles de pertenencia, abstinencia y no pertenencia que modela la incertidumbre mejor que cualquier otra estructura de la teoría. Además, un CPFR tiene la capacidad de hacer frente a problemas multivariables. Por lo tanto, este artículo propone técnicas de modelado basadas en la información difusa de imagen compleja que se utilizan para estudiar la eficacia e ineficacia de diferentes seguridades de la red frente a varias amenazas y prácticas de ciberataque. Además, la fuerza y la preeminencia de los métodos propuestos se verifican estudiando su comparación con los métodos existentes.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:imágenes complejas, seguridad de red diferente, tipo de cpfrs, arquitectura de red compleja, incertidumbre, nivel de pertenencia, campo de f, práctica de ataque, medidas de seguridad, varias amenazas
• Keywords:complex pictures, different network security, type of cpfrs, complex network architecture, uncertainty, level of membership, field of f, attack practice, security measures, several threat