Un système de détection d’intrusion pour la Cybersécurité

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dc.contributor.authorDjouama , Amdjed
dc.contributor.authorMazouzi , Smaine
dc.date.accessioned2024-04-07T08:15:21Z
dc.date.available2024-04-07T08:15:21Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractLe domaine en évolution de la cybersécurité présente un champ de bataille dynamique dans lequel s’affronte les cybers criminels et les experts en sécurité. Les intrusions sont devenues une préoccupation majeure dans le cyberespace. Différentes méthodes sont employées pour faire face à ces menaces, mais il y a eu un besoin plus que jamais d'actualiser les méthodes traditionnelles depuis les rudiments approches telles que les listes noires et les listes blanches mises à jour manuellement. Une autre méthode consiste à la création manuelle de règles, il s'agit généralement de l'une des méthodes les plus courantes à ce jour. De nombreux travaux similaires impliquent l'intégration de l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle dans les systèmes d'intrusion dans les hôtes et au niveau des infrastructures réseaux. Au début, cela présentait des solutions de faible précision, mais la croissance exponentielle dans le domaine de l’apprentissage automatique au cours de la dernière décennie a conduit à de vastes améliorations dans l'apprentissage des algorithmes et leurs exigences. Dans le présent, travail nous appliquons l’algorithme du k plus proches voisins ainsi que l’algorithme de forêt aléatoire à un système de détection d'intrusion déployé sur le réseau informatique cela est dans le but d'améliorer la précision du système de détection d'intrusion
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-skikda.dz:4000/handle/123456789/784
dc.language.isofr
dc.publisherFaculté des Sciences
dc.titleUn système de détection d’intrusion pour la Cybersécurité
dc.title.alternativeRéseaux et Systèmes Distribués - RSD
dc.typeMémoire de Master
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