A Framework for an Adaptive Anomaly Detection System with Fuzzy Data Mining

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In this paper, we present an adaptive anomaly detection framework that is applicable to network-based intrusion detection. Our framework employs fuzzy cluster algorithm to detect anomalies in an online, adaptive fashion without a priori knowledge of the underlying data. We evaluate our method by performing experiments over network records from the KDD CUP99 data set. In this paper, we present an adaptive anomaly detection framework that is applicable to network-based intrusion detection. Our framework employs fuzzy cluster algorithm to detect anomalies in an online, adaptive fashion without a priori knowledge of the underlying data. We evaluate our method by performing experiments over network records from the KDD CUP99 data set.
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