<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

A Comparative Study of Machine Learning Based Intrusion Detection Methods

dc.contributor.authorLAHMAR, MOhammed ABdrrahim
dc.contributor.authorDJELLOUL DAOUADJI, FAdela
dc.date.accessioned2023-10-08T10:02:29Z
dc.date.available2023-10-08T10:02:29Z
dc.date.issued2023
dc.descriptionEncadreur : M. KHALDI Milouden_US
dc.description.abstractDespite the numerous benefits offered by the Internet, the security of its components and data transfers is a major concern. With the increasing number of interconnected devices, it becomes easier for intruders to breach the system and access sensitive data. This presents a significant challenge for developers and organizations. To address this issue, a many of machine learning based intrusion detection systems were proposed. These systems are designed to detect any suspicious activity or false requests submitted by intruders with the intention of disrupting the operation of the system. It is crucial to have a reliable security system that can detect any intrusion during all phases of the execution process. In summary, a background of anomaly detection, intrusion detection systems and artificial intelligence will be presented. Afterwards, we will present many machine learning based intrusion detection systems. Finally, we will make a comparison between them.*** Malgré les nombreux avantages offerts par l’internet, la sécurité de ses composants et des transferts de données est une préoccupation majeure. Avec le nombre croissant d’appareils interconnectés, il devient plus facile pour les intrus de violer le système et d’accéder à des données sensibles. Cela représente un défi important pour les développeurs et les organisations. Pour résoudre ce problème, de nombreux systèmes de détection d’intrusion basés sur l’apprentissage automatique ont été proposés. Ces systèmes sont conçus pour détecter toute activité suspecte ou toute fausse demande soumise par des intrus dans le but de perturber le fonctionnement du système. Il est essentiel de disposer d’un système de sécurité fiable capable de détecter toute intrusion durant toutes les phases du processus d’exécution. En résumé, nous présenterons le contexte de la détection d’anomalies, des systèmes de détection d’intrusion et de l’intelligence artificielle. Ensuite, nous présenterons de nombreux systèmes de détection d’intrusion basés sur l’apprentissage automatique. Enfin, on va les comparer.en_US
dc.identifier.urihttps://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/417
dc.language.isoenen_US
dc.subjectArtificial Intelligence (AI)en_US
dc.subjectMachine Learning (ML)en_US
dc.subjectIntrusion Detection System (IDS)en_US
dc.subjectAnomaly Detectionen_US
dc.subjectFeatures Selectionen_US
dc.titleA Comparative Study of Machine Learning Based Intrusion Detection Methodsen_US
dc.typeThesisen_US

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Master_2023_Lahmar_DjelloulDaouadji_Comparative_study_of_Machine_Learning_Based_Intrusion_Detection_Methods (1)-1-1.pdf
Size:
80.11 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:

Collections