| Titre : | Deep Learning pour la sécurité des réseaux internet des objets |
| Auteurs : | ADJIR Noureddine, Directeur de thèse ; Amarni Fatima Zohra, Auteur ; Hamri Sara, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | univ DR taher moulay saida, 2022-2023 |
| ISBN/ISSN/EAN : | TECT03086 |
| Format : | 57 p / ill / 29cm |
| Langues: | Français |
| Mots-clés: | Sécurité des réseaux IDO, Détection d’intrusions, Deep Learning, Prétraitement des données, Bot-IoT. |
| Résumé : |
L’objectif principal de notre travail est d’aborder la problématique de la détection d’intrusions
dans les réseaux IDO en utilisant des techniques de Deep Learning. Nous avons utilisé des modèles de deep learning (LSTM, GRU et LSTM-GRU) pour la détection d’intrusions dans les réseaux IDO pour améliorer leur sécurité. Nous avons tout d’abord effectué des étapes de prétraitement des données et évalué plusieurs modèles de détection d’intrusions sur l’ensemble de données Bot-IoT. Les résultats expérimentaux ont montré l’efficacité de notre approche de Deep Learning pour la détection d’intrusions dans les réseaux IDO. |
| Note de contenu : |
-Introduction générale
-Apprentissage profond -Réseaux Internet des objets -Implémentation et discussion des résultats -CONCLUSION GENERALE |
Exemplaires
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| aucun exemplaire |
Documents numériques (1)
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