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  3. Département d'Informatique
  4. Mémoires de Master
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dc.contributor.advisorMeziane, Idir
dc.contributor.advisorMeziane, Mahdi Ayoub
dc.contributor.authorBaba-Ali, Ahmed Riadh ( Promoteur)
dc.contributor.authorMiloud Aoudiate, Amal ( Encadreur)
dc.date.accessioned2021-06-09T10:16:40Z
dc.date.available2021-06-09T10:16:40Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.urihttp://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/11712
dc.descriptionill., Bibliogr. Cote:ma-004-131fr_FR
dc.description.abstractLa détection d'intrusion est étudiée depuis environ vingt-cinq ans. Les systèmes de détection d'intrusions (IDS) sont habituellement considérés comme une deuxième ligne de défense pour se protéger contre les activités malicieuses. Cependant, il existe un problème difficile lié à l'utilisation des IDS. Ces derniers déclenchent généralement un grand nombre de messages d'alertes qui peuvent atteindre mille alertes ou plus par jour dont la plupart sont de fausses alertes. Nous présenterons dans ce mémoire l'étude d'une conception et implémentation d'un algorithme de réduction de données d'apprentissage pour la classification d'alertes à base de KNN. Il s'agit du réduire la taille de la base d'apprentissage pour un système de détection d'intrusions en utilisant l'algorithme d'optimisation par colonies de fourmis et l'algorithme d'apprentissage actif.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherUniversité Blida 1fr_FR
dc.subjectla base d'apprentissage: réduire la taillefr_FR
dc.subjectsystèmes de détection (intrusion)fr_FR
dc.subjectalgorithme d'optimisationfr_FR
dc.subjectcolonies de fourmisfr_FR
dc.subjectalgorithme d'apprentissage actiffr_FR
dc.subjectconception: implémentationfr_FR
dc.subjectréduction de donnéesfr_FR
dc.subjectdonnées d'apprentissagefr_FR
dc.subjectalgorithmefr_FR
dc.subjectclassification d'alertesfr_FR
dc.subjectKNNfr_FR
dc.titleConception et implémentation d'un algorithme de réduction de données d'apprentissage pour la classification d'alertes à base de KNNfr_FR
dc.title.alternativeCas des colonies de fourmisfr_FR
dc.typeThesisfr_FR
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