Mémoires de Fin d’Etudes
Etablissement
Université d’Oran1 - Ahmed Ben Bella
Affiliation
Département d’Informatique
Auteur
AISSAOUI, Sihem
Directeur de thèse
RAHMOUNI M.K. (Professeur)
Co-directeur
SENOUCI M. (Maitre de conférence)
Filière
Informatique
Diplôme
Magister
Titre
Apprentissage automatique et sécurité des systèmes d’information : Application : Un système de détection d’intrusion basé sur les séparateurs à vaste marge (SVM)
Mots clés
Systèmes de Détection d’Intrusion; Classification; Séparateurs à Vaste Marge (SVM); Réseaux de neurones.
Résumé
Dans 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.
Date de soutenance
2008
Cote
TH2707
Pagination
150F.
Format
30 cm
Notes
ANNEXES.BIBLIOG.RESUME ET MOTS CLES EN ANGLAIS ET EN FRANCAIS.
Statut
Soutenue