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 dï¿ ...
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