Sécurité et détection d'intrusions à base des réseaux de neurones

Abstract

Les attaques informatiques représentent aujourd’hui te plus grand défi pour la plupart des entreprises et des établissements. Cependant, malgré les développements et les améliorations des méthodes et des outils de protection, Ie nombre des attaques informatiques augmente sans cesse, et des nouvelles formes d'attaques et des nouveaux trous de sécurité sont publiés presque chaque jour. Pour faire face d tous ces défis, la recherche en sécurité informatique s'est dirigée ces dernières années vers l'utilisation des techniques de data mining et de l'intelligence artificielle pour détecter les nouvelles attaques qui ne sont pas encore connues par la communauté de sécurité. Dans ce travail, nous allons implémenter un modèle de détection d'intrusions basé sur les réseaux de neurones artificiels. La génération et l'évaluation de ce modèle sont effectuées en utilisant le benchmark NSL, KDD. Mots clés : détection d'intrusion, classification, réseaux de neurones, intelligence artificiel, NSL, KDD