Les syst?mes de d?tection d'intrusion (IDS) sont des ?l?ments importants des d?fenses de r?seau pour aider ? se prot?ger contre des cyberattaques de plus en plus sophistiqu?es. L'objectif de ce projet est de pr?senter une nouvelle technique de d?tection des anomalies qui peut ?tre utilis?e pour d?tecter des attaques pr?c?demment inconnues sur un r?seau en identifiant les caract?ristiques des attaques. Cette m?thode d'identification des caract?ristiques bas?e sur les effets combine de mani?re unique le clustering k-means, la s?lection de caract?ristiques NaiveBayes et la classification par arbre de d?cision C4.5 pour trouver les cyberattaques avec un haut degr? de pr?cision et elle a utilis? le jeu de donn?es KDD99CUP comme entr?e. En fait, elle d?tecte si les attaques sont pr?sentes ou non, comme IPSWEEP, NEPTUNE, SMURF.
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