The current research aims to enhance real-time analysis and speed of security
algorithms by focusing on creating a minimal security log with the same efficiency as
the original one through keeping core knowledge. Hence, manipulating this created
minimal log with any security algorithm will surely enhance execution time and
accordingly push towards real-time analysis. Rough set concepts are being used to
reduce log size by using algorithms of the RoughSets package in R language, these
algorithms guarantee to find a minimum log at least, and to find a minimal log at most
depending on hardware resources available. Embedded knowledge is being extracted
from minimum and minimal logs in the form of IF...THEN statements, and finally
conclusions were discussed.
Keywords: hate speech, text classification, classifier, classifier ensembles, stacking
ensemble, text mining, genetic programming, pattern classification.
ÖZ: Mevcut araştırma, temel bilgileri koruyarak orijinali ile aynı verimliliğe sahip
minimum bir güvenlik günlüğü oluşturmaya odaklanarak güvenlik algoritmalarının
gerçek zamanlı analizini ve hızını artırmayı amaçlamaktadır. Bu nedenle, oluşturulan
bu minimum günlüğü herhangi bir güvenlik algoritmasıyla manipüle etmek, yürütme
süresini kesinlikle artıracak ve buna bağlı olarak gerçek zamanlı analize doğru
itecektir. RoughSets paketinin algoritmalarını R dilinde kullanarak log boyutunu
küçültmek için kaba küme konseptleri kullanılmaktadır, bu algoritmalar mevcut
donanım kaynaklarına bağlı olarak en az minimum log, en fazla minimum log bulmayı
garanti etmektedir. Gömülü bilgi, IF...THEN ifadeleri biçiminde minimum ve
minimum günlüklerden çıkarılıyor ve son olarak sonuçlar tartışıldı.
Anahtar Kelimeler: kaba küme teorisi; denklik sınıfları; daha düşük yaklaşım; üst
yaklaşım; R dili.
