Resumen

La minería de datos en flujos de datos en tiempo real está asociada con múltiples tipos de incertidumbre, lo que a menudo lleva a los categorizadores respectivos a hacer predicciones erróneas relacionadas con la presencia o ausencia de eventos complejos. Sin embargo, reconocer eventos anormales complejos, incluso aquellos que ocurren en casos extremadamente raros, ofrece un apoyo significativo a los sistemas de toma de decisiones. Por lo tanto, hay una necesidad de mecanismos de reconocimiento robustos que puedan predecir o reconocer cuándo ocurre o ocurrirá un evento anormal en un flujo de datos. Considerando esta necesidad, este documento presenta una metodología de cálculo de eventos de Ventanas Intuitivas (ITWec). Es un sistema innovador de análisis de datos que combina por primera vez en la literatura un conjunto de múltiples sistemas para el Reconocimiento de Eventos Anormales Complejos (CAER). En el sistema propuesto, las probabilidades de existencia de un evento anormal complejo de alto nivel para cada período se calculan inicial

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Minería de datos; Flujos de datos en tiempo real; Incertidumbre; Sucesos complejos; Reconocimiento de sucesos anómalos; Sistemas de toma de decisiones
• Keywords:Data mining; Real-time data streams; Uncertainty; Complex events; Abnormal event recognition; Decision-making systems