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| dc.contributor.author |
Chouali, Ramdane |
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| dc.contributor.author |
Ghebghoub, Yasmine. (Promotrice) |
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| dc.date.accessioned |
2025-12-08T14:39:30Z |
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| dc.date.available |
2025-12-08T14:39:30Z |
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| dc.date.issued |
2025 |
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| dc.identifier.uri |
https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/41072 |
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| dc.description |
ill.,Bibliogr.cote:MA-004-1063 |
fr_FR |
| dc.description.abstract |
La 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 normales |
fr_FR |
| dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
| dc.publisher |
Université Blida 1 |
fr_FR |
| dc.subject |
Sécurité |
fr_FR |
| dc.subject |
Malwares |
fr_FR |
| dc.subject |
Apprentissage automatique |
fr_FR |
| dc.subject |
K-NN |
fr_FR |
| dc.subject |
NSL-KDD |
fr_FR |
| dc.subject |
Détection des malwares. |
fr_FR |
| dc.subject |
connexions malveillantes |
fr_FR |
| dc.subject |
connexions normales |
fr_FR |
| dc.title |
Une application de prévention contre les malwares basé sur l'apprentissage automatique KNN. |
fr_FR |
| dc.type |
Thesis |
fr_FR |
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