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Com a evolução dos sistemas de software, grandes quantidades de informação são transmitidas e utilizadas o tempo todo. Garantir a segurança da informação durante esse processo é assegurar que as informações manterão sua integridade, disponibilidade e confidencialidade. Este trabalho é centrado no estudo de técnicas de mineração de dados baseadas em regras fuzzy para detecção de invasão em redes de computadores. A fim de avaliar a utilização de tais técnicas, descreve-se o desenvolvimento de um sistema de inferência fuzzy como um sistema de detecção de invasão aplicado em uma base de dados própria para este tipo de problema, em que o algoritmo deve ser capaz de identificar conexões normais e ataques do tipo DoS, Probe, U2R e R2L. Foram empregadas as técnicas de Associação e Classificação baseadas em regras fuzzy com a finalidade de definir um padrão de conexão e classificação com baixa taxa de falso positivo. Os resultados computacionais foram capazes de identificar quais técnicas presentes no processo KDD não se comportaram adequadamente em um sistema dessa natureza, mostrando um auto grau de complexidade na definição dos parâmetros e melhoria do modelo.