Etudiant : AZZOUZI MOHAMMED

Filière : Machine Learning Avancé et Intelligence Multimédia (MLAIM)

Encadrant : Pr. BENLAHBIB ABDESSAMAD

Annèe : 2025

Résumé : Ce mémoire, réalisé au sein de Giantlink Technologies dans le cadre du Master en Machine Learning Avancé et Intelligence Multimédia, porte sur le développement d’une solution d’intelligence artificielle pour l’exploitation intelligente des logs d’audit. Face à la complexité croissante et au volume massif des journaux générés par les systèmes informatiques, le projet propose une architecture modulaire baptisée LogTeller, visant à automatiser la collecte, l’analyse et la gestion des alertes de sécurité. En s’appuyant sur des outils de détection d’intrusions (IDS) et la solution open-source AECID Alert Aggregation, le travail s’est concentré sur l’agrégation des alertes afin de réduire la redondance, minimiser les faux positifs et faciliter l’analyse par les analystes. Le mémoire présente successivement le cadre professionnel du projet, un état de l’art approfondi sur les techniques d’analyse de logs, la méthodologie de collecte et de traitement des données, puis les résultats expérimentaux obtenus à partir du dataset AIT Log Data Set V2.0, démontrant l’efficacité de la méthode utilisée.