Modèle de détection des cyberattaques - Application de l'exploration de données

Les syst mes de d tection d'intrusion (IDS) sont des l ments importants des d fenses de r seau pour aider se prot ger contre des cyberattaques de plus en plus sophistiqu es. L'objectif de ce projet est de pr senter une nouvelle technique de d tection des anomalies qui peut tre utilis e pour d tecter des attaques pr c demment inconnues sur un r seau en identifiant les caract ristiques des attaques. Cette m thode d'identification des caract ristiques bas e sur les effets combine de mani re unique le clustering k-means, la s lection de caract ristiques NaiveBayes et la classification par arbre de d cision C4.5 pour trouver les cyberattaques avec un haut degr de pr cision et elle a utilis le jeu de donn es KDD99CUP comme entr e. En fait, elle d tecte si les attaques sont pr sentes ou non, comme IPSWEEP, NEPTUNE, SMURF.