| Titre : | Application d’une méta-heuristique pour la détection d’intrusion: les algorithmes génétiques(AG) |
| Auteurs : | DR LOKBANI Ahmed Chaouki., Directeur de thèse ; OUDAYA Ahmed Serradj Eddine., Auteur ; MOHAMMEDI Mohamed Nadir., Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | S.l. : Algèrie:unv saida-Dr Moulay Tahar, 2021-2022 |
| Format : | 60P. / 29cm |
| Accompagnement : | CD |
| Note générale : | Bibliographie |
| Langues: | Français |
| Catégories : | |
| Mots-clés: | CIA- Déni de service- Algorithme génétique- KPPV- Data Mining- IDS- NIDS- sécurité- Classification. |
| Résumé : |
Devant le développement de l'informatique, l'évolution technologique et l'utilisation de l'internet dans l'échange des données et le transfert d'information, la sécurité informatique devient une nécessité et un objectif à réaliser pour les entreprises. Et vu que de nouveaux types d'attaques sont apparus, de nouveau moyens de sécurité doivent être mise en œuvre pour essayer de protéger ces échanges, l’un de ces moyens est le système de détection d’intrusion.Les méthodes méta-heuristiques et plus précisément les algorithmes génétiques ont prouvé leur efficacité contre ce genre de problèmes. Dans ce travail, nous essayons de réaliser un système de détection d'intrusion à la base des algorithmes génétiques en utilisant le dataset KDDCUP99 et les algorithmes du Data Mining pour faire l'évaluation de notre projet. |
| Note de contenu : |
1-La sécurité informatique 2-Les systèmes de détection d’intrusion. 3-Les algorithmes génétiques 4-Implémentation et discussion des résultats. |
Exemplaires (1)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| TECT01791 | T.I.MS00635 | Périodique | Ouvrages | 27 | Libre accès Disponible |
