Méthodes d’apprentissage en détection d’intrusion
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Date
2022
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Publisher
Faculté des Sciences
Abstract
Malgré la multiplicité des outils de protections qui se font offrir sur le marché de sécurité, les systèmes informatiques, et plus particulièrement ces systèmes connectés sont soumis à d’intenses attaques, qui tentent dans leur majorité à prendre le contrôle des systèmes par diverses techniques ingénieuses d’intrusion.
Ce travail illustre l’utilisation de la méthode boosting avec quelques techniques d’apprentissage automatique à savoir le naiveBayes, et l’arbre de décision où nous avons comparé leurs précisions et leurs temps d’exécution afin d’obtenir le meilleur modèle pour les systèmes de détection d’intrusion.