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Étude de performance des systèmes de détection d'intrusion

Étude de performance des systèmes de détection d'intrusion

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La s嶰urit?de l'information est devenue un probl鋗e majeur au cours de la derni鋨e d嶰ennie en raison de la large diffusion du r廥eau et de l'Internet, consid廨廥 comme des supports de transmission non s嶰uris廥. Dans cette optique, les acteurs de la s嶰urit?concentrent leurs efforts sur la mise en place de la meilleure m彋hode de mise en oeuvre de la s嶰urit?de l'information, l'une de ces m彋hodes 彋ant le syst鋗e de d彋ection d'intrusion (IDS). L'IDS est un logiciel dont les fonctions sont de d彋ecter, d'identifier et de r廧ondre ?des activit廥 non autoris嶪s ou anormales sur un syst鋗e cible. L'IDS est utilis?par les organisations pour assurer la s嶰urit?des ressources d'information pr嶰ieuses (actifs d'information). Malheureusement, les IDS comportent certaines erreurs qui ont des effets n嶨astes sur la s嶰urit?de l'organisation. Dans ce travail, le r廥eau neuronal artificiel (ANN) est utilis?pour mettre en oeuvre diff廨ents types de syst鋗es de d彋ection d'intrusion et am幨iorer ses performances en r嶮uisant les erreurs et en augmentant les taux de classification et de d彋ection.

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