La détection d'intrusion dans un système informatique

Tighidet, Ferhat; Beghdad, R.;promoteur

dc.contributor.author	Tighidet, Ferhat
dc.contributor.author	Beghdad, R.;promoteur
dc.date.accessioned	2026-05-04T09:07:28Z
dc.date.available	2026-05-04T09:07:28Z
dc.date.issued	2025
dc.identifier.other	004MAS/1460
dc.identifier.uri	http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/27237
dc.description	Option : Sécurité et Réseaux	en_US
dc.description.abstract	Nous proposons un système de détection d'intrusion innovant combinant CNN et Swin Transformer. Les données NSL-KDD et CIC-IDS-2017 sont transformées en images. Le CNN détecte les motifs locaux, le Swin les dépendances globales. Sans rééquilibrage, notre modèle atteint jusqu'à 99,69% (binaire) et 98,17% (multiclasse).	en_US
dc.language.iso	fr	en_US
dc.publisher	Université Aberahmane Mira Bejaia	en_US
dc.subject	Détection d'Intrusion : Système informatique :CNN : Swin Transformer	en_US
dc.title	La détection d'intrusion dans un système informatique	en_US
dc.type	Thesis	en_US