Repository logo
  • English
  • Català
  • Čeština
  • Deutsch
  • Español
  • Français
  • Gàidhlig
  • Italiano
  • Latviešu
  • Magyar
  • Nederlands
  • Polski
  • Português
  • Português do Brasil
  • Suomi
  • Svenska
  • Türkçe
  • Tiếng Việt
  • Қазақ
  • বাংলা
  • हिंदी
  • Ελληνικά
  • Yкраї́нська
  • Log In
    New user? Click here to register.Have you forgotten your password?
Repository logo
  • Communities & Collections
  • All of DSpace
  • English
  • Català
  • Čeština
  • Deutsch
  • Español
  • Français
  • Gàidhlig
  • Italiano
  • Latviešu
  • Magyar
  • Nederlands
  • Polski
  • Português
  • Português do Brasil
  • Suomi
  • Svenska
  • Türkçe
  • Tiếng Việt
  • Қазақ
  • বাংলা
  • हिंदी
  • Ελληνικά
  • Yкраї́нська
  • Log In
    New user? Click here to register.Have you forgotten your password?
  1. Home
  2. Browse by Author

Browsing by Author "Merdaci, Bouchra"

Now showing 1 - 1 of 1
Results Per Page
Sort Options
  • Loading...
    Thumbnail Image
    Item
    Etude comparative des techniques De détection d’intrusion
    (Faculté des Sciences, 2022) Merdaci, Bouchra; Taleb, Mouna; Benoudina, Lazhar
    Les réseaux informatiques sont exposés à plusieurs types d‟attaques, qu‟il faut protéger. Parmi ces moyens nous citons les systèmes de détection d‟intrusion, cependant, avec le développement des techniques d'attaque, ces systèmes ne fonctionnent plus de bons résultats. Dans cette mémoire, nous avons réalisé une étude expérimentale pour décidé qu‟elle est l‟algorithme de classification le plus approprié pour les données de la base de données NSL-KDD. Nous avons considéré trois algorithmes de classification à savoir, l‟algorithme KNN, Naïve Bayes et Random Forest, et nous avons comparé leur précision

DSpace software copyright © 2002-2025 LYRASIS

  • Cookie settings
  • Privacy policy
  • End User Agreement
  • Send Feedback