Apprentissage automatique et sécurité des systèmes d'information : Application : Un système de détection d'intrusion basé sur les séparateurs à vaste marge (SVM)

Notice brève
dc.contributor.authorAISSAOUI Sihem
dc.date.accessioned2022-11-30T09:12:22Z
dc.date.available2022-11-30T09:12:22Z
dc.date.issued2008-06-29
dc.description.abstractDans ce travail, nous nous intéressons aux systèmes détection d?intrusions (IDS). Nous dérivons deux approches pour détecter les intrusions : les Séparateurs à Vaste Marge (SVM pour Support Vector Machines) et les réseaux de neurones. En utilisant l?ensemble de données KDD99 conçu par DARPA, nous démontrons qu?à partir ces deux approches, nous pouvons construire des classifieurs efficaces avec une bonne exactitude de classification pour la détection d?intrusion. Nous concluons avec une comparaison des performances des réseaux de neurones et SVM.
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-oran1.dz/handle/123456789/1805
dc.language.isofr
dc.subjectSystèmes de Détection d?Intrusion
dc.subjectClassification
dc.subjectSéparateurs à Vaste Marge (SVM)
dc.subjectRéseaux de neurones
dc.titleApprentissage automatique et sécurité des systèmes d'information : Application : Un système de détection d'intrusion basé sur les séparateurs à vaste marge (SVM)
grade.Co-rapporteurM. SENOUCI, Maître de conférence, Université d?Oran
grade.ExaminateurK. BOUAMRANE, Maître de conférence, Université d?Oran
grade.ExaminateurB. ATMANI, Maître de conférence, Université d?Oran
grade.OptionMéthodes et modèles pour la sécurité des sysèmes d'information
grade.PrésidentH. HAFFAF, Professeur, Université d?Oran
grade.RapporteurM.K RAHMOUNI, Professeur, Université d?Oran
la.SpécialitéInformatique
la.coteTH2707
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