Abstract:
Le développement technologique, l'utilisation d'Internet à grande échelle et
l'augmentation des moyens de stockage et de l'échange d'information sont contribué à un
nombre élevé de cyber-attaques, qui exploitent les failles des systèmes d'information et les
points faibles des systèmes de protection contre les intrusions, ce qui rend le processus de
sécurisation de ces informations très important. Les spécialistes du domaine de la sécurité
informatique s'occupent d'élaborer les outils nécessaires pour assurer la sécurité de
l'information en développant de nouvelles technologies basées sur des moyens d'intelligence
artificielle afin de détecter les pénétrations non découvertes par des dispositifs ordinaires.
Dans ce contexte, nous visons à travers ce travail à réaliser un modèle de détection
d'intrusions qui s'appuis sur l'apprentissage du fonctionnement " normal " des informations
échangées et de signaler les divergences par rapport à ce fonctionnement de référence
comme des attaques en se basant sur l'algorithme arbre de décision et la base de données de
référence NSL-KDD pour générer et évaluer le modèle proposé.
