Avec l'expansion rapide des r seaux informatiques au cours des derni res ann es, la s curit est devenue un enjeu crucial pour les syst mes informatiques modernes. Une bonne fa on d'identifier les utilisations malveillantes consiste surveiller les activit s inhabituelles des utilisateurs. Pour identifier ces activit s malveillantes, diverses techniques d'exploration de donn es et d'apprentissage automatique ont t d ploy es pour la d tection des intrusions. Ce livre propose un syst me de d tection d'intrusion auto-configurable (SCIDS) pour effectuer automatiquement le r glage. L'id e principale est d'utiliser le SLIPPER binaire comme module de base, qui est un apprenant de r gles bas sur le boosting de confiance. Ce syst me est valu l'aide de l'ensemble de donn es de d tection d'intrusion NSL KDD. Un r sultat exp rimental montre que le syst me SCIDS avec l'algorithme SLIPPER donne de meilleures performances en termes de taux de d tection, de taux de fausses alarmes, de co t total de mauvaise classification et de co t par exemple sur l'ensemble de donn es NSL-KDD que celui de sur KDD.
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