| Titre : | Une approche basée sur le machine learning pour la sécurité informatique : Application à la détection d'intrusion |
| Auteurs : | Reda Mohamed HAMOU, Directeur de thèse ; Chems Eddine BOUANANI, Auteur ; Meriem Rabab BAHOUSSI, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | univ DR taher moulay saida, 2021-2022 |
| Format : | 77 p / ill / 29 cm |
| Accompagnement : | CD rom |
| Langues: | Français |
| Mots-clés: | Sécurité Informatique ; système de détection d’intrusion ; Data Mining ; Data Science ; Sélection des attributs ; KDDCup99. |
| Résumé : |
Les développements récents des technologies de l’information ont entraîné des changements continus dans tous les domaines, la transmission de l’information par les réseaux et les ordinateurs devenant l’un des signes indispensables de l’ère numérique. Faciliter les exigences modernes en matière de durée de vie en réduisant le volume d’affaires et en développant des méthodes de production, de stockage et de distribution des problèmes d’information et des risques qui menacent et affectent la sécurité de l’économie de l’information de l’entreprise, Cela exige une vigilance afin d’assurer la sécurité nécessaire de ses informations. Économie de l’information, en particulier dans la mesure où elle vit dans l’économie de l’information du détenteur d’information contrôlé, De nouvelles approches appelées IDS ont émergé. Leur but est d’analyser le mouvement des requêtes et de détecter les comportements nuisibles. Notre objectif dans ce projet est de traiter un modèle ou un algorithme d’apprentis sage automatique pour détection d’intrusion, ce qui donne de bons résultats en sécurité informatique, qui rivalisent avec d’autres algorithmes d’apprentissage automatique. |
| Note de contenu : |
-La sécurité informatique -Détection d’intrusion -Machine Learning -Expérimentation et résultats |
Exemplaires
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
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| aucun exemplaire |
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