Approches bio-inspirées pour la détection d’intrusions dans un réseau d’ordinateurs

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

La détection d’intrusions peut être vue comme une tâche de classification qui vise à déterminer la nature intrusive ou normale des comportements d’un système informatique en les comparant avec un ensemble de comportements prédéfinis dans un modèle de référence. Ainsi, un système de détection d’intrusions (IDS) doit comporter des outils performants pour générer le modèle de référence et spécifier la nature des comportements analysés en utilisant ce modèle. Les techniques de l’Intelligence Computationnelle (IC),en particulier les approches évolutionnaires et celles basées sur l’intelligence d'essaims ont été beaucoup utilisées pour le développement de tels outils. Dans le cadre de cette thèse nous nous sommes intéressés à l’utilisation de ce type de techniques pour la résolution de différents problèmes de détection d’intrusions définis sous forme de problèmes d'optimisation combinatoires. Dans la première partie du travail, nous avons proposé de nouvelles approches d’optimisation pour résoudre le problème d’analyse simplifiée des traces d’audit. Les deux approches proposées ont permis d’améliorer la qualité de détection tout en assurant un temps d’exécution raisonnable. Dans la deuxième partie du travail, nous avons traité le problème de détection d’intrusions comme étant un problème d'apprentissage automatique qui est lui-même formulé comme un problème d'optimisation combinatoire. Notre objectif est l’amélioration de la précision de détection, le temps de traitement ainsi que et l’adaptabilité du modèle. Pour cela nous avons proposé dans un premier temps une solution au problème de la réduction de dimension- qui est considéré comme un prétraitement au processus d’apprentissage. Puis nous avons proposé une solution au problème d’extraction des règles floues dans le contexte détection d’intrusions. Les solutions proposées pour ces deux problèmes ont révélé de bons résultats en comparaison avec d’autres travaux, ce qui atteste qu’elles constituent des contributions intéressantes dans le domaine de la détection d’intrusions.

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التعريف والنوع

رقم الوثيقة

0726c40d-1256-4ecd-acd3-647b7a0bbf56

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

رسائل دكتوراة

نوع الملف

word

أسماء الملفات

1372765_1.docx, 1372765_2.pdf

بيانات النشر

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":" Wassila Guendouzi","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"Abdelmadjid Boukra","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"}]

اللغة

French

المصدر والدورية

اسم المصدر

Approches bio-inspirées pour la détection d’intrusions dans un réseau d’ordinateurs

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ترجمة الملخص

Intrusion detection is a classification task that aims to compare the behavior of a computer system with a model, which describes normal or attacks behaviors, so as to determine whether it constitutes a normal behavior or potential threats. For this, an Intrusion Detection System (IDS) should contain effective tools for the model creation and the analysis tasks. Techniques from the Computational Intelligence field are widely used for this purpose. In this thesis, we aim to use these techniques to solve different problems in intrusion detection, which are formulated as optimization problems. In the first part of this work, we have proposed new optimization approaches to solve a simplified audit trail analysis problems. Both proposed approaches have improved the detection quality in a reasonable time. In the second part of this work, we deal with intrusion detection as a machine-learning problem, which is itself, formulated as a optimization problem. We aim to improve the detection accuracy, the required model generation time and the model and adaptability. For this, we have proposed, in a first step, new solutions to the reduction problem, which is considered as a necessary step to go through before the actual learning process. In a second step, we have proposed a new solution to the problem of induction of fuzzy classification rules in the intrusion detection context. The proposed solutions for the former and later problems have revealed good results in comparison with other solutions, which proves that they constitute interesting contributions in the field of intrusion detection.

كلمات الباحثين

analyse simplifiée des traces d’audit, apprentissage automatique, Détection d’intrusions, intelligence computationnelle, optimisation combinatoire, réduction de dimensionnalité

إشراف وإعداد

الإشراف

Abdelmadjid Boukra

الإعداد

Wassila Guendouzi

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