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L'impact du choix des données d'apprentissage dans la génération des IDS par la programmation génétique

Sana Ben Hamida 1 Rabiaa Djebali 1 Khaled Ghedira 2, 1
1 LI3-SOIE
LI3 - Laboratoire d'Ingénierie Informatique Intelligente
Résumé : Dans cet article, on présente une méthodologie de génération automatique d'un modèle décisionnel pour la classification des connections Internet basée sur la programmation génétique. Il introduit aussi une étude comparative entre deux techniques de sélection des échantillons des données d'apprentissage au cours de l'évolution et leurs impacts sur la qualité des modèles de classification obtenus. ABSTRACT. In this article, one presents an automatic methodology of generation of a decisional model for the classification of connections Internet based on the genetic programming. It introduces also a comparative study between two techniques of selection of the samples of the data for training during the evolution and their impacts on the quality of the models of classification obtained. MOTS-CLÉS : sécurité, intrusion, IDS, programmation génétique, apprentissage, KDD.
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https://hal-univ-paris10.archives-ouvertes.fr/hal-02490909
Contributor : Sana Ben Hamida <>
Submitted on : Tuesday, February 25, 2020 - 3:56:20 PM
Last modification on : Tuesday, October 20, 2020 - 11:02:48 AM
Long-term archiving on: : Tuesday, May 26, 2020 - 6:02:58 PM

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ARTICLE Djebali Ben Hmida Ghed...
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  • HAL Id : hal-02490909, version 1

Citation

Sana Ben Hamida, Rabiaa Djebali, Khaled Ghedira. L'impact du choix des données d'apprentissage dans la génération des IDS par la programmation génétique. 2008. ⟨hal-02490909⟩

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