Approches et Techniques de Détection d'Intrusion

Abstract

Actuellement,lasécuritédestechnologiesdel’informationetdelacommunication suscite unepréoccupationcroissanteauseindelacommunautéscientifique,cartoute attaque ouanomaliedansleréseaupeutaffecterconsidérablementdenombreuxdo- maines telsquelasécuriténationale,lestockagedesdonnéesprivées,laprotection sociale,économiques,etc.Parconséquent,ladétectiondesanomaliesestdevenueun problème importantquiaétéétudiédansdiversdomainesderechercheetdomaines d’application. Pourcetteraisondenombreusestechniquesetapprochesdifférentesont été proposéesetintroduites.Danscetravail,l’objectifprincipalestdepasserenrevue les aspectslesplusimportantsliésàladétectiondesanomalies,plusprécisémentsurles réseaux, nousprésentonsuneétudebibliographiquesurlestechniques,méthodesetsys- tèmes lespluspertinentsdanscedomainederecherche,toutenregroupantcesderniers en différentescatégories.Deplus,pourchaquecatégoried’approches,nousidentifions ces avantagesetcesinconvénients.Afinderendrenotremémoirepluslisibleetplus compréhensible, nousintroduisonsdanslapremièrepartie:(1)détectiond’anomalies et sesnotionsconnexes,(2)conceptsdebaseliésàladétectiond’intrusionsréseau,(3) notions debasedumachinelearningetsestechniques,(4)unaperçuautourduBig Data etsesoutilsdetraitements.Nousconsacronsladeuxièmepartieàl’étudedes différentesapprochesdedétectiond’anomaliesréseau,àsavoir:approchesbaséessur les statistiques,approchesbaséessurlaclassificationetcellesbaséessurleclustering, en concluantavecd’autresapprochesmoinsimportantesbaséessurd’autressolutions.***

Currently,thesecurityofinformationandcommunicationtechnologiesisagrowing concern inthescientificcommunity,sinceanyattackoranomalyinthenetworkcan significantlyaffectmanyareassuchasnationalsecurity,storageofprivatedata,social protection, economicproblems,etc.Consequently,thedetectionofanomalieshasbe- come animportantproblemwhichhasbeenstudiedinvariousfieldsofresearchand fields ofapplication.Forthisreasonmanydifferenttechniquesandapproacheshave beenproposedandintroduced.Inthiswork,themainobjectiveistoreviewthemost importantaspectsrelatedtothedetectionofanomalies,morepreciselyonnetworks,we presentabibliographicalstudyonthetechniques,methodsandsystemsthatarethe most relevantinthisfieldofresearch,whilegroupingtheseintodifferentcategories.In addition, foreachcategoryofapproach,weidentifyitsadvantagesanddisadvantages. In ordertomakeourmemorymorereadableandmorecomprehensible,weintroducein the firstpart:(1)detectionofanomaliesanditsrelatednotions,(2)basicconceptsrela- ted tothedetectionofnetworkintrusions,(3)notionsofbasisofmachinelearningand its techniques,(4)anoverviewaroundBigDataanditsprocessingtools.Wededicate the secondparttothestudyofdifferentapproachestodetectingnetworkanomalies, namely :statistical-basedapproaches,classification-basedapproachesandthosebased on clustering,concludingwithotherlessimportantapproachesbasedonothersolutions.