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dc.contributor.authorChouali, Ramdane-
dc.contributor.authorGhebghoub, Yasmine. (Promotrice)-
dc.date.accessioned2025-12-08T14:39:30Z-
dc.date.available2025-12-08T14:39:30Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.urihttps://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/41072-
dc.descriptionill.,Bibliogr.cote:MA-004-1063fr_FR
dc.description.abstractLa détection des malwares par l'apprentissage automatique KNN (en français K- Plus-Proche) est une technique qui permet de classer les comportements réseau en comparant chaque activité à des modèles connus, afin d'identifier les menaces. Dans notre solution, nous développons une application de prévention des malwares en utilisant l'algorithme K-NN et le jeu de données NSL-KDD. Après un prétraitement des données, le modèle apprend à distinguer les connexions normales des connexions malveillantes. Cette approche vise à offrir une détection simple, rapide et fiable des attaques connues. Mots-clés: Sécurité, Malwares, Apprentissage automatique, K-NN, NSL-KDD, Détection des malwares, connexions malveillantes, connexions normalesfr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherUniversité Blida 1fr_FR
dc.subjectSécuritéfr_FR
dc.subjectMalwaresfr_FR
dc.subjectApprentissage automatiquefr_FR
dc.subjectK-NNfr_FR
dc.subjectNSL-KDDfr_FR
dc.subjectDétection des malwares.fr_FR
dc.subjectconnexions malveillantesfr_FR
dc.subjectconnexions normalesfr_FR
dc.titleUne application de prévention contre les malwares basé sur l'apprentissage automatique KNN.fr_FR
dc.typeThesisfr_FR
Collection(s) :Mémoires de Master

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