Etude comparative des techniques De détection d’intrusion

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Date
2022
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Faculté des Sciences
Abstract
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
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