Système de détection d’intrusion réseau basé sur L’algorithme de Classification KNN

Abstract

La cybercriminalité augmente de plus en plus ces dernières années ce qui pousse les administrateurs à sécuriser convenablement leurs réseaux informatiques. Ils ont recours à la détection d intrusions pour détecter les attaques à l'entrée du réseau ou déceler les intrusions passées inaperçues à travers les pare-feux et les routeurs filtrants. Pour cela, deux approches sont actuellement utilisées : l’approche comportementale et l’approche par scénarios. Nous utiliserons l’approche par scenarios avec les algorithmes de fouilles de données appliqués sur les données fournies par le projet NSL KDD CUP. Nous procédons, ensuite, à une analyse des résultats qui nous permet de situer les méthodes l’une par rapport à l’autre. Nous nous sommes principalement investis dans l’étude du KNN ainsi que la méthode bayésienne, les vecteurs machines (svm), la régression linéaire et leurs variantes. Mots-clés : détections d’intrusions, algorithme, fouille de données, NSL KDD CUP, KNN, méthode bayésienne, les vecteurs machines (svm), la régression linéaire, détections.