Système de détection d’intrusion avec une approche D’apprentissage automatique

Abstract

Un système de détection d’intrusions peut se définir comme un système automatisé dont le rôle est la détection des intrusions dans un système informatique, il existe deux types, le premier à base des signatures et l’autre à base anomalies, l’objectif de ce travail de Master est de trouver des solutions pour réduire les fausses alarmes pour l’IDS base a anomalies en utilisant les méthodes d’ensemble traditionnelle et une nouvelle méthode proposée. La combinaison entre IDS et apprentissage automatique donne un IDS plus performant que l’IDS a base de signature. Le jeu de données utilisé c’est KDDcup-99. La nouvelle méthode proposée a eu de bons résultats par rapport au classificateur Standard. Mots-Clés : Système de détection d’intrusion, Technique de détection, méthodes d’ensemble, apprentissage automatique, Sécurité des réseaux, KDD99, Stacking, Boosting, Bagging, Voting Classifier, KNN, Random Forest, Decision Tree, ANN.