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Auteur Khellaf,Amani |
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Un Systeme de Detection d'intrusion base sur l'Apprentissage Automatique pour l'Internet des Objets / Khellaf,Amani
Titre : Un Systeme de Detection d'intrusion base sur l'Apprentissage Automatique pour l'Internet des Objets Type de document : texte imprimé Auteurs : Khellaf,Amani, Auteur ; Fenanir,Samir, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2021 Importance : 1 vol (83 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Internet des objets (IoT)
Systeme de detection d'intrusion (IDS)Index. décimale : 003.54 Théorie de l'information Résumé :
L'Internet des objets (Internet of Things ou IoT), permet de combiner toute sorte
de communication, tout le temps, pour tout le monde, et sur n'importe quel objet.
Bien que l'IoT ore un ensemble impressionnant d'avantages, il presente egalement
un ensemble de des, ou la securite est le principal de.
Pour ameliorer la securite de l'IoT, dans ce memoire nous proposons un nouveau
systeme de detection d'intrusion qui est un systeme de detection d'intrusion leger
(LIDS).
Nous avons construit un modele de classication base sur l'apprentissage
automatique qui sera en mesure de classer et d'identier les dierentes attaques.
En premier lieu, nous presentons les techniques utilisees pour le pretraitement
de l'ensemble de donnees. Ensuit, nous utilisons cinq techniques de selection des
attributs pour diminuer le cout de calcul. Dierents algorithmes d'apprentissage
automatique (ML) ont ete utilises pour la classication : regression logistique
(LR), Bayes naf (NB), arbre de decision (DT), for^et aleatoire (RF), k-plus proche
voisin (KNN), machine a vecteurs de support (SVM) et perceptron multicouche
(MLP). Nous les avons evalues et compares, puis nous proposons un systeme
base sur l'algorithme le plus performant. Nous avons selectionne les algorithmes
arbre de decision (DT) etCôte titre : MAI/0510 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1K_lXmcS_kRfvyXO0Wab7xGLeRJ3Xfa8q/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Un Systeme de Detection d'intrusion base sur l'Apprentissage Automatique pour l'Internet des Objets [texte imprimé] / Khellaf,Amani, Auteur ; Fenanir,Samir, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2021 . - 1 vol (83 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Internet des objets (IoT)
Systeme de detection d'intrusion (IDS)Index. décimale : 003.54 Théorie de l'information Résumé :
L'Internet des objets (Internet of Things ou IoT), permet de combiner toute sorte
de communication, tout le temps, pour tout le monde, et sur n'importe quel objet.
Bien que l'IoT ore un ensemble impressionnant d'avantages, il presente egalement
un ensemble de des, ou la securite est le principal de.
Pour ameliorer la securite de l'IoT, dans ce memoire nous proposons un nouveau
systeme de detection d'intrusion qui est un systeme de detection d'intrusion leger
(LIDS).
Nous avons construit un modele de classication base sur l'apprentissage
automatique qui sera en mesure de classer et d'identier les dierentes attaques.
En premier lieu, nous presentons les techniques utilisees pour le pretraitement
de l'ensemble de donnees. Ensuit, nous utilisons cinq techniques de selection des
attributs pour diminuer le cout de calcul. Dierents algorithmes d'apprentissage
automatique (ML) ont ete utilises pour la classication : regression logistique
(LR), Bayes naf (NB), arbre de decision (DT), for^et aleatoire (RF), k-plus proche
voisin (KNN), machine a vecteurs de support (SVM) et perceptron multicouche
(MLP). Nous les avons evalues et compares, puis nous proposons un systeme
base sur l'algorithme le plus performant. Nous avons selectionne les algorithmes
arbre de decision (DT) etCôte titre : MAI/0510 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1K_lXmcS_kRfvyXO0Wab7xGLeRJ3Xfa8q/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0510 MAI/0510 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
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