Нечеткая логика позволяет работать с размытыми границами понятий, отходя от бинарной системы «истина или ложь». В информационной безопасности такой подход помогает точнее оценивать уязвимости, присваивая элементам степень принадлежности к определенным множествам, что не является вероятностью в классическом понимании.
Для оценки уязвимостей автор применяет EPSS (Exploit Prediction Scoring System), которая определяет вероятность эксплуатации в течение 30 дней. Используются функции принадлежности: треугольная, трапециевидная, гауссова и сигмоида. Это позволяет системе обрабатывать данные, которые сложно классифицировать с помощью жестких пороговых значений CVSS.
Процесс включает фаззификацию, оценку правил, агрегацию и дефаззификацию по методу Мамдани. Система вычисляет силу правил на основе входных параметров, таких как EPSS, уровень воздействия и возраст уязвимости. Перекрытие термов обеспечивает плавность выводов, исключая появление «дыр» в модели, где система не может классифицировать значение.
Для поддержания полноты и непротиворечивости базы правил автор рекомендует использовать не более 3–4 входов на один блок вывода. При большем количестве параметров предлагается строить каскады блоков, так как общее число правил растет экспоненциально в зависимости от количества входов и термов.
