La connaissance des intrusions dans les r???seaux est un facteur important pour l'analyse des risques li???s ??? la s???curit??? des r???seaux. Au cours de la derni???re d???cennie, diff???rentes m???thodes et structures ont ???t??? mises au point pour la d???tection des intrusions et la vigilance en mati???re de s???curit???. Un certain nombre de m???thodes sont bas???es sur le processus de d???couverte des connaissances et certains cadres sont bas???s sur les r???seaux neuronaux. Ces mod???les complets prennent des d?? ...
Read More
La connaissance des intrusions dans les r???seaux est un facteur important pour l'analyse des risques li???s ??? la s???curit??? des r???seaux. Au cours de la derni???re d???cennie, diff???rentes m???thodes et structures ont ???t??? mises au point pour la d???tection des intrusions et la vigilance en mati???re de s???curit???. Un certain nombre de m???thodes sont bas???es sur le processus de d???couverte des connaissances et certains cadres sont bas???s sur les r???seaux neuronaux. Ces mod???les complets prennent des d???cisions bas???es sur des r???gles pour la g???n???ration d'alertes de s???curit???. Dans cette th???se, nous avons propos??? une nouvelle m???thode de d???tection des intrusions utilisant la fusion de donn???es et la classification SVM. La fusion de donn???es travaille sur les biais de la collecte des caract???ristiques de l'occurrence. La machine ??? vecteur de support est un super classificateur de donn???es. Nous avons utilis??? le SVM pour la d???tection des ???l???ments ferm???s de la technique bas???e sur les r???gles.
Read Less
