Développement d’un Système de détection de noeuds malicieux à base d’apprentissage automatique
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Date
2022
Authors
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Publisher
Université Larbi Ben M'hidi Oum El Bouaghi
Abstract
Lors du processus de fourniture de services dans un environnement ubiquitaire, différent types d'attaques peuvent être menés par des cyber-attaquants pour différentes raisons et surtout lorsqu'il s'agit de données personnelles et des documents qui circulent dans le réseau. Un exemple typique d'un tel processus est le processus d'adaptation multimédia où il y a des documents à adapter selon le profil des utilisateurs mobiles. Ce genre de services est sollicité quand un utilisateur d'un terminal mobile veut accéder à un document alors que son contexte ne lui permet pas / lui permet mais avec une qualité détériorée ou non souhaitée. Les systèmes de détection d'intrusion (IDS) sont une solution proposée dans de nombreux travaux et jouent un rôle primordial dans la cyber-sécurité. Cet étude vise à proposer et implémenter un IDS, lors de la prestation de services, basé sur une détection comportemental à plusieurs niveaux dans les réseaux MANET et utilisant un Dataset générés. L'objectif est de détecter et identifier les noeuds malicieux dans les systèmes de fourniture de services d'adaptation pour prévenir les causes des dommages. Le système proposé combine deux modules principaux pour la détection des attaques DDoS, le premier surveille le trafic du réseau, tandis que le second surveille les comportements des appareils dans le réseau. Les deux modules de détection d'intrusion ont été formés en utilisant les algorithmes d'apprentissage automatique où différents algorithmes d'apprentissage sont utilisés pour évaluer la fiabilité de l'ensemble de donnée et les résultats ont montré la détection de divers types de cyber-attaques.
Description
Keywords
Multimédia, Service d'adaptation, Réseaux MANET, Flux réseau