Étude de performance des systèmes de détection d'intrusion

La s curit de l'information est devenue un probl me majeur au cours de la derni re d cennie en raison de la large diffusion du r seau et de l'Internet, consid r s comme des supports de transmission non s curis s. Dans cette optique, les acteurs de la s curit concentrent leurs efforts sur la mise en place de la meilleure m thode de mise en oeuvre de la s curit de l'information, l'une de ces m thodes tant le syst me de d tection d'intrusion (IDS). L'IDS est un logiciel dont les fonctions sont de d tecter, d'identifier et de r pondre des activit s non autoris es ou anormales sur un syst me cible. L'IDS est utilis par les organisations pour assurer la s curit des ressources d'information pr cieuses (actifs d'information). Malheureusement, les IDS comportent certaines erreurs qui ont des effets n fastes sur la s curit de l'organisation. Dans ce travail, le r seau neuronal artificiel (ANN) est utilis pour mettre en oeuvre diff rents types de syst mes de d tection d'intrusion et am liorer ses performances en r duisant les erreurs et en augmentant les taux de classification et de d tection.