Approche par classification du problème de détection de botnets

Messouaf, Yacine; Amroun, Kamal ; promoteur

dc.contributor.author	Messouaf, Yacine
dc.contributor.author	Amroun, Kamal ; promoteur
dc.date.accessioned	2021-02-16T10:20:14Z
dc.date.available	2021-02-16T10:20:14Z
dc.date.issued	2020
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/123456789/14426
dc.description	Option : Administration et Sécurité des Reseaux	en_US
dc.description.abstract	La sécurité des objets connectés soulève cependant plusieurs problèmes qui peuvent constituer des obstacles sérieux au déploiement ou à l'acceptation de l'IoT. La principale cause réside dans la faiblesse des capacités de calcul des objets connectés, qui les empêche d'utiliser les techniques de sécurité classique mises en œuvre dans l'Internet. Dans ce mémoire, nous présentons les algorithmes de classification pour la détection des botnets puis on les applique sur plusieurs ensembles de données pour comparer et opter à l'algorithme le plus performant.	en_US
dc.language.iso	fr	en_US
dc.publisher	université A/Mira Bejaia	en_US
dc.subject	Détection de botnet : IoT : Apprentissage automatique	en_US
dc.title	Approche par classification du problème de détection de botnets	en_US
dc.type	Thesis	en_US