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Les systèmes de détections d'intrusion basés sur machine learning

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dc.contributor.author Abiza, Imad
dc.contributor.author Amroun, Kamal ;promoteur
dc.date.accessioned 2021-02-17T13:51:20Z
dc.date.available 2021-02-17T13:51:20Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/123456789/14482
dc.description Option : Réseaux et Système Distribution en_US
dc.description.abstract Dans ce travail on s'est intéressé aux techniques de détection d'intrusion, nous avons précisé sur la technique de machine Learning ainsi que on a fait la comparaison entre les méthodes de ce dernier. Cette comparaison est basée sur le taux de précisions à la base de données NSL-KDD. D'après les résultats on constate que la méthode de SVM est le plus puissant en taux de précisions par apport à la méthode de k-means et les réseaux de neurones. en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher univ. A/Mira .Bejaia en_US
dc.subject Machine learning : Les systèmes de détections : Réseaux de neurones en_US
dc.title Les systèmes de détections d'intrusion basés sur machine learning en_US
dc.type Thesis en_US


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