Détection d’intrusion sur les objets connectes
| dc.contributor.author | NEMER Mourad | |
| dc.date.accessioned | 2024-09-19T10:05:22Z | |
| dc.date.available | 2024-09-19T10:05:22Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.description.abstract | L'ouverture d'Internet a créé la capacité de connecter des appareils, des applications et des services à grande échelle, ce qui change la façon dont nous interagissons avec notre environnement et notre société. L'IoT a un énorme potentiel pour rendre notre monde meilleur, et en même temps des milliards d'appareils, d'applications et de services IoT sont déjà utilisés et de plus en plus en ligne, la sécurité de l'IoT devient de plus en plus importante. Les appareils et services IoT peuvent servir de points d'entrée pour les cyberattaques. À mesure que la quantité de données augmente, les méthodes traditionnelles de détection d'intrusion deviennent inadéquates. Dans ce mémoire , nous proposerons un système de détection d'intrusion IoT basé sur l'apprentissage automatique pour obtenir une sécurité robuste contre les attaques et les intrusions inconnues. | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.univ-khenchela.dz:4000/handle/123456789/6657 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.title | Détection d’intrusion sur les objets connectes | |
| dc.type | Thesis |