Algo de Clustering Et Th?rie Des Jeux Pour La D?ection d'Attaques

Les syst?mes informatiques sont de plus en plus la cible d'attaques. A cet effet, il devient in?luctable de munir ces syst?mes d'outils et de m?canismes capables de d?tecter ces attaques. Dans ce m?moire, nous proposons une nouvelle m?thode pour d?tecter les attaques connues et inconnues, bas?es sur l'algorithme des fourmis CAC, qui a conduit ? un meilleur taux de d?tection globale, mais, apr?s avoir constat? la faible d?tection des attaques R2L, nous avons am?lior? cette approche en l'hybridant avec les r?gles d'association, l'id?e c'est de g?n?rer ces r?gles ? partir des attributs discrets de l'ensemble de donn?es KDD avec l'algorithme a priori. Ces r?gles sont utilis?es par les fourmis en plus de la mesure de similarit?, calcul?e avec les attributs continus, pour atteindre un meilleur taux de d?tection globale et des attaques R2L par rapport ? d'autre m?thode de d?tection d'intrusion. Deux exp?riences sont men?es, d'abord avec l'approche CAC et puis avec l'hybride. Les r?sultats confirment la robustesse de notre approche en termes de taux de d?tection des attaques connues et inconnues. Pour finir une mod?lisation en th?orie des jeux a ?t? r?alis?e pour les attaques U2R.

Author: Collectif

Publisher: Omniscriptum

Publication Date: Feb 28, 2018

Number of Pages: 132 pages

Binding: Paperback or Softback

ISBN-10: 3841670237

ISBN-13: 9783841670236