Etablissement
Ecole Nationale Supérieure d'informatique
Affiliation
Département de Post-Graduation
Auteur
BOURIDAH, Adel
Directeur de thèse
Drias Habiba (Professeur)
Filière
Informatique
Diplôme
Doctorat
Titre
Approches évolutionnaires et bio-inspirées pour la détection d’intrusion
Mots clés
Système de détection d’intrusion, IDS, approches évolutionnaires, algorithme bio-inspirées, méta-heuristiques
Résumé
Les approches évolutionnaires se distinguent par le principe de faire évoluer toute une population de solutions initiales vers une population de solutions de meilleure qualité. Elles peuvent être modélisées à partir d’un comportement naturel comme les essaims de particulier ou conçus à l’aide d’un processus déterministe tel que la recherche dispersée. Ces dernières années, beaucoup de travaux on été effectués sur cette thématique et on contribué à la résolution d’applications industrielles. La détection d’intrusion a connu un essor remarquable ces dernières décennies. Le problème a été modélisé et abordé par des méthodes intelligentes reposant le plus souvent sur des approches graphiques telles que les réseaux Bayésiens et les arbres de décision. Les résultats avancés et connus à travers la littérature semblent avoir répondu de manière efficace au problème. Cependant, très peu de travaux sur cette application ont été conduit par des méta-heuristiques. Le sujet de thèse proposé consiste à adapter des approches basée population et notamment bio-inspirées pour le développement d’un système de détection d’intrusion. Le travail demandé à pour objectif premier d’étudier l’apport des approches évolutionnaires par rapport aux approches graphiques.
Statut
Vérifié