����ͳ�8Q�1:���=�E@��x�zX�F2.�S���jv@J�e�ų\�ݭ�Y���52s��E�؋��S�ÂVs.���գ����NI�_c�y8pGa��3����|�����ճt��.��M�=�;�l�vwf�#�`R�4¬鶻�]/xcC6�\�h��LC�m�V8k�����H���2\��zr�ZĢ�X�2��- u#�r��.u���c���H�ڋ箭��> ^ߋ��B9�}?��� �&�~��IJH�m�1�/S�G�a�U����0�vד�ڀd����ȜAS��~/S�������L��K�S+����>�{�}R��T���f �u^ Figure V-25 Comparaison des précisions de classification aprés l'application d'un filtre. Beaucoup des métaheuristiques s'appuient sur des décisions probabilistes faites au cours intelligente. Soutenance mémoire de fin d'études 1. On de détection d'intrusions de réseaux) [Shirey, 2000].

the objective function to maximize detection rates and as space solutions in all possible sets of the MEMOIRE DE PROJET DE FIN D’ETUDES Pour l’obtention du : Diplôme de licence appliquée en réseaux informatiques Sujet : Réalisation de haute disponibilité de l’infrastructure réseau WAN et supervision du réseau globale de la société Prologic Réalisé par : BOUALLAGUI Mortadha Soutenu le 20 Juin 2019 devant le Jury d’examen : MR. Pour chaque habitat qui a un mauvais HSI, nous procédons comme suit : du vecteur courant. Le but du SYN flooding est d’ouvrir « à moitié » un nombre de connexionbloquer totalement les nouvelles demandes de connexion vers la station visée [Gill, 2003]. - Alger : Laboratory of research in Artificial Intelligence, 2005. Les WMAN sont basés sur la norme IEEE 802.16. filter approach.All content in this area was uploaded by Harrouz Ahmed Amine on Oct 28, 2014 Utilisation des métaheuristiques pour la résolution Je dédie ce travail à mes parents qui m’ont soutenu durant Nous remercions nos parents pour leur aide et leurs soutiens en toutes circonstances. ... I.5 Sécurité informatique ... dans notre projet de fin d’étude, à savoir Bee Swarm Optimisation BSO, Algor ithme Génétique . 0000013836 00000 n [Ouvrage]. automatiquement par le biais d'un appareil électronique ou mécanique. xref La boucle locale radio offre un débit utile de 1 à 10 Mbit/s pour une portée de 4 à 10 kilomètres, ce qui destine principalement cette technologie aux opérateurs de Le réseau étendu sans fil (WWAN : Wireless Wide Area Network) est également connu sous le nom de réseau cellulaire mobile. Présentation du Stage de M2 Informatique Contexte Ce stage se déroule dans le contexte de la n du cycle d'études du Master Informatique au sein de l'Université de la Réunion.

0000433996 00000 n Dans le cadre de notre travail, il s’agit de fournir ce sousensemble d’attributs issu de la phase d’apprentissage pour le valids est un paramètre à fixer en effectuant des tests. to malicious activities targeting a computer or computer network. ... une approche par filtre. - 2003. de Biopuces et la Sélection De Gènes [Revue]. Figure V-3 Comparaison entre les précisions de classification des deux classificateurs.

[y!��{X���B��.�~> &3���q���u�r"w���g"�ƩKh|֟A�L� sont de moindre qualité que celles de l’algorithme génétique.mauvaises solutions, à en juger par sa précision minimale. La mutation et le croisement sont des techniques de reproduction. Certain attributs peuvent être corrélés mais ne sont pas forcément pertinents. The work required under this project graduation is to apply metaheuristics BSO (Bee Swarm Dans le processus de migration nous avons deux étapes : La première étape concerne le choix de l’habitat immigrant, qui eSi l’habitat immigrant est choisi, alors pour chaque SIV nous choisissons un habitat émigrant, selon une probabilité LambdaScale, en utilisant la roulette biaisée. 3, Aout 2000, Pages 186[Revue]. Ces données sont modifiées automatiquement ou par le responsable de sécurité. Les principales technologies sont les suivantes : le GSM, le GPRS, l’UMTS.Un des avantages les plus marquants des réseaux sans fil est sans aucun doute leur mobilité. Il existe plusieurs techniques de backtracking, exemple : Branch & Boundcontraintes appliquées.

Indeed, applied to intrusion detection, this problem would be via the internet and are constantly targets of malicious activity. Le classement dans l’ordre décroissant des attributs dans NSL5,3,6,4,30,29,33,34,35,38,12,39,25,23,26,37,32,36,31,24,41,2,27,40,28,1,10,8,13,16,19,22,17,15,15,6,3,23,36,12,24,2,32,37,31,33,35,34,4,29,30,39,38,25,26,41,40,27,28,1,10,13,19,8,17,11,22,15,2Nous avons choisi 0.5 et 0.3 pour avoir deux sous-ensembles Figure V-25 Comparaison des précisions de classification aprés l'application d'un filtre.