Potentiel de la fouille des données en cybersécurité

Malasi, Jean-Jarcke Mukombelwa (2023). Potentiel de la fouille des données en cybersécurité. Mémoire. Gatineau, Université du Québec en Outaouais, Département d’informatique et d'ingénierie, 89 p.

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Résumé

Au cours de ces dernières années et au temps du numérique, les attaques de la cyber-sphère de données sont l’une des plus grandes menaces pour la cybersécurité. Leurs conséquences peuvent être catastrophiques, tant pour les entreprises que pour les particuliers. De tels événements peuvent ruiner des organisations et des vies humaines. Le nombre et l’ampleur de ces attaques ont augmenté au fil des ans. La moindre vulnérabilité peut ouvrir des brèches pour les intrusions dans les systèmes et les réseaux, pour les attaques d’initiés et d’autres menaces pour la sécurité des systèmes. L’objectif de ce mémoire de maîtrise est d’étudier le potentiel de techniques de fouille de données et d’apprentissage machine dans le domaine de la cybersécurité en vue de mieux connaître les caractéristiques des attaques pour leur détection et leur prévention. Plus précisément, il s’agit de recenser en premier lieu les principales formes et particularités des cyberattaques, d’identifier et d’appliquer un ensemble de techniques de fouille de données dans la cyber-sphère permettant ainsi de détecter et d’anticiper des menaces et des changements dans les failles de sécurité. Nos travaux d’analyse d’un ensemble d’attaques réelles entre 2005 et 2023 sur la plateforme de science des données RapidMiner nous ont permis d’extraire des connaissances intéressantes sur les principaux pays commanditaires d’attaques et leurs stratégies, les attaques dominantes, les types de cibles (gouvernement, secteur privé) ainsi que les périodes de temps où les menaces ou incidents sont les plus observés.

Type de document:	Thèse (Mémoire)
Directeur de mémoire/thèse:	Missaoui, Rokia
Départements et école, unités de recherche et services:	Informatique et ingénierie
Date de dépôt:	17 janv. 2024 16:22
Dernière modification:	17 janv. 2024 16:22
URI:	https://di.uqo.ca/id/eprint/1605

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