Etudiant : FENNANE SALMA

Filière : Master Informatique Décisionnelle et Vision Intelligente (MIDVI)

Encadrant : Pr. EL-BATTEOUI ISMAIL

Annèe : 2024

Résumé : Les systèmes de détection d'intrusions (IDS) basés sur les réseaux de neurones profonds (DNN) représentent une avancée majeure dans le domaine de la cybersécurité, offrant une défense robuste contre les attaques informatiques sophistiquées. Grâce à leur capacité avancée d'apprentissage et d'adaptation en temps réel, les DNN surpassent les méthodes traditionnelles en détectant non seulement les signatures connues, mais aussi en identifiant les menaces inconnues et émergentes avec une précision accrue. Cette capacité à anticiper et à réagir rapidement aux nouvelles formes d'attaques contribue à réduire considérablement les faux positifs, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle des systèmes de sécurité informatique. En renforçant la résilience des réseaux contre les cybermenaces actuelles et futures, les IDS basés sur les DNN jouent un rôle crucial dans la protection des données sensibles et des infrastructures critiques, répondant ainsi aux exigences croissantes de la cybersécurité moderne.