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Système de Détection d'Intrusion par Apprentissage Automatique
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Système de Détection d'Intrusion par Apprentissage Automatique

CHRISTIAN MAZAMBA

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Application de la Machine à Vecteurs de Support au jeu de données KDD99

La sécurité optimale des systèmes et réseaux informatiques deviennent au jour le jour un sujet épineux faisant couler beaucoup d’encre et un sujet de multiples recherches pleines de vicissitudes.

Chaque jour, les nouvelles attaques de plus en plus sophistiquées sont inventées par les pirates et infectent, détruisent, modifient et pénalisent des données et services des utilisateurs et entreprises pour des motivations allant du simple jeu et défi à des fins pécuniaires et de notoriété.

Il est actuellement rapporté et amèrement constaté l’inefficacité des dispositifs de protection des réseaux et systèmes informatiques, pare-feu et antivirus notamment, contre justement ces nouvelles attaques.

Toujours dans l’optique d’optimiser le niveau de sécurité globale de réseaux et systèmes informatiques, en maximisant le degré de sécurité de chaque maillon du système, le présent travail de fin d’études présente un système de détection d’intrusions par apprentissage automatique, capable de déceler ces nouvelles attaques dont il est question.

Format : Papier

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Christian MAZAMBA NDUNGI est licencié en Mathématiques-Informatique (2017-2018), Groupe Informatique, Option Génie Informatique de la Faculté des Sciences de l’Université de Kinshasa, RDC.

Ses activités de recherche sont principalement axées sur la Sécurité Informatique et l’Apprentissage Automatique dont le présent ouvrage en est les prémices.


Fiche technique

Auteur
CHRISTIAN MAZAMBA
Langue
Français
Éditeur
Éditions universitaires européennes
Pages
120
Pays
République démocratique du Congo République démocratique du Congo

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