Este livro apresenta uma estrutura de design baseada em uma arquitetura escalonvel centralizada para uma percepo eficaz de ameaas areas simuladas. Neste framework, so incorporadas tcnicas de minerao de dados e classificao de padres. Este artigo enfoca a previso eficaz, contando com a base de conhecimento e encontrando padres para construir as rvores de deciso. Essa estrutura  projetada de forma flexvel para se integrar perfeitamente a outros aplicativos. Os resultados mostram a eficcia dos algoritmos selecionados e sugerem que mais os parmetros so incorporados para a tomada de deciso para ameaas areas; melhor  o nosso nvel de confiana nos resultados. Para nos aprofundarmos na previso precisa do alvo, precisamos tomar decises sobre vrios fatores. Vrias tcnicas usadas em conjunto ajudam a encontrar a classificao de ameaas precisa e resultam em melhor confiana em nossos resultados.