| Titre : | Intrusion Detection System based on Sppoted Hyenas Optimizer (SHO) |
| Auteurs : | S.Kouidri, Directeur de thèse ; Lahecen redouane, Auteur ; Attab chaima faiza, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | univ DR taher moulay saida, 2021-2022 |
| Format : | 86 p / ill / 29 cm |
| Accompagnement : | CD rom |
| Langues: | Français |
| Mots-clés: | métaheuristiques ; algorithme de machine learning ; SHO ; NSL- KDD ; Sécurité Informatique |
| Résumé : |
Dans ce mémoire nous avons proposé un algorithme Spotted Hyena Optimizer (SHO)bio inspiré comme méthode de détection d’intrusion en réseau à partir de la base d’apprentissage NSL KDD. Un bref aperçu du système de détection d’intrusion, des algorithmes bio-inspirés associé est présenté. Les paramètres et le processus d’exécution de SHO sont discutés en détail. Contrairement aux autres implémentations du même problème, cette implé- mentation donne de meilleurs résultats en terme de mesures d’évaluation. Les performances de SHO sont comparées à GA ,PSO , GWO ainsi que les algo- rithmes de machines learning. Le résultat expérimental montre que notre approche est meilleure en termes de : (Accuracy, Sensitivity ,Specificity ,Precision, F1-Score et MCC). |
| Note de contenu : |
-Sécurité Informatique -Stratégies de détection d’intrusion basée sur des -Description de l’approche proposée -Discussion des résultats expérimentaux |
Exemplaires
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| aucun exemplaire |
Documents numériques (1)
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