Abstract:
Ce mémoire menaces persistantes avancées dans le domaine de la sécurité informatique. Les APT, explore l'application des techniques de Machine Learning pour détecter les
en tant que cyberattaques sophistiquées, présentent des défis majeurs pour les méthodes
de détection classiques.
L'objectif principal est de concevoir un système hybride combinant deux détecteurs
intelligents pour repérer les comportements suspects à partir des journaux système et du
trafic réseau. Le premier détecteur, basé sur l'algorithme RRCF, s'applique aux logs système, tandis que le second utilise AdaBoost pour analyser le trafic réseau. Une régression
logistique fusionne les résultats de ces deux modules pour une décision finale robuste.
Après un prétraitement rigoureux des données ), le système atteint un vrai négatif
de 13778 , un faux positif de 3307,un faux négatif de 700 et vrai positif de 3395 ; et celà
signifie une bonne performance du modèle.
