GEOTRUST SSL CERTIFICATE
Titre : | Intrusion Detection System based on Sppoted Hyenas Optimizer (SHO) |
Auteurs : | Dr. Mme. S.KOUIDRI, Directeur de thèse ; LAHCENE REDOUANE, Auteur ; FAIZA CHAIMAA ATTAB, Auteur |
Type de document : | texte imprimé |
Editeur : | [S.l.] : Algèrie:unv saida-Dr Moulay Tahar, 2021-2022 |
Format : | 86p / 29cm |
Accompagnement : | CD |
Note générale : | Bibliographie |
Langues: | Français |
Catégories : | |
Mots-clés: | métaheuristiques , algorithme de machine learning , SHO ,NSL- KDD , Sécurité Informatique. |
Résumé : |
Dans ce mémoire nous avons proposé un algorithme Spotted Hyena Optimizer (SHO)bio inspiré comme méthode de détection d’intrusion en réseau à partir de la base d’apprentissage NSL KDD. Un bref aperçu du système de détection d’intrusion, des algorithmes bio-inspirés associé est présenté. Les paramètres et le processus d’exécution de SHO sont discutés en détail. Contrairement aux autres implémentations du même problème, cette implé- mentation donne de meilleurs résultats en terme de mesures d’évaluation. Les performances de SHO sont comparées à GA ,PSO , GWO ainsi que les algo- rithmes de machines learning. Le résultat expérimental montre que notre approche est meilleure en termes de : (Accuracy, Sensitivity ,Specificity ,Precision, F1-Score et MCC). Mots clés : métaheuristiques , algorithme de machine learning , SHO ,NSL- KDD , Sécurité Informatique. |
Note de contenu : |
1-Sécurité Informatique
2-Stratégies de détection d’intrusion basée sur des méthodes bio-inspiré 3-Description de l’approche proposée 4-Discussion des résultats expérimentaux |
Exemplaires (1)
Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
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TECT01841 | T.I.MS00651 | Périodique | Salle des Thèses | Informatique | Exclu du prêt |
Documents numériques (1)
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