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About: http://fr.dbpedia.org/resource/Principes_et_architecture_des_systèmes_de_détection_d'intrusion

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Les principes et architecture des systèmes de détection d'intrusion (IDS) définissent les solutions adoptées pour l'IDS. On peut distinguer trois couches nécessaires pour un IDS : * la surveillance du système d'information * le scannage des sources d'informations (que l'on nomme probing) * les décisions prises lors de l'évaluation positive d'une intrusion. Selon les choix effectués lors de la conception d'un IDS, certaines parties de l'architecture peuvent changer. les systèmes de détection d'intrusion distribués (DIDS) combine les contraintes des systèmes distribués et des IDS.

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  • Les principes et architecture des systèmes de détection d'intrusion (IDS) définissent les solutions adoptées pour l'IDS. On peut distinguer trois couches nécessaires pour un IDS : * la surveillance du système d'information * le scannage des sources d'informations (que l'on nomme probing) * les décisions prises lors de l'évaluation positive d'une intrusion. Selon les choix effectués lors de la conception d'un IDS, certaines parties de l'architecture peuvent changer. les systèmes de détection d'intrusion distribués (DIDS) combine les contraintes des systèmes distribués et des IDS. La technique d'analyse des données peut éventuellement modifier l'architecture en ajoutant la couche de traitement des données propre à la technologie utilisée. Par exemple, lors de l'utilisation de réseaux neuronaux, les données doivent être traduites en données compréhensible pour le réseau et le résultat doit être traduit. On peut ensuite considérer que le cloud computing pose de nouvelles contraintes sur l'architecture d'un IDS, notamment pour la détection d'intrusion dans les machines virtuelles. On utilise alors des Hypervisor-Based IDS afin de pouvoir détecter les intrusions sur ces machines virtuelles. (fr)
  • Les principes et architecture des systèmes de détection d'intrusion (IDS) définissent les solutions adoptées pour l'IDS. On peut distinguer trois couches nécessaires pour un IDS : * la surveillance du système d'information * le scannage des sources d'informations (que l'on nomme probing) * les décisions prises lors de l'évaluation positive d'une intrusion. Selon les choix effectués lors de la conception d'un IDS, certaines parties de l'architecture peuvent changer. les systèmes de détection d'intrusion distribués (DIDS) combine les contraintes des systèmes distribués et des IDS. La technique d'analyse des données peut éventuellement modifier l'architecture en ajoutant la couche de traitement des données propre à la technologie utilisée. Par exemple, lors de l'utilisation de réseaux neuronaux, les données doivent être traduites en données compréhensible pour le réseau et le résultat doit être traduit. On peut ensuite considérer que le cloud computing pose de nouvelles contraintes sur l'architecture d'un IDS, notamment pour la détection d'intrusion dans les machines virtuelles. On utilise alors des Hypervisor-Based IDS afin de pouvoir détecter les intrusions sur ces machines virtuelles. (fr)
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  • Lecture Notes in Computer Science (fr)
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  • A hybrid intrusion detection system design for computer network security (fr)
  • An intelligent intrusion detection system for anomaly and misuse detection in computer networks (fr)
  • Detecting intrusions using system calls: alternative data models (fr)
  • Multi-agent intrusion detection system in industrial network using ant colony clustering approach and unsupervised feature extraction (fr)
  • An Introduction to Intrusion Detection (fr)
  • An Intrusion-Detection Model (fr)
  • Hypervisor-based cloud intrusion detection system (fr)
  • Internet Besieged (fr)
  • Intrusion Detection in the Cloud (fr)
  • Intrusion detection system: A comprehensive review (fr)
  • Intrusion detection: a brief history and overview (fr)
  • Distributed Intrusion Detection System in a Multi-Layer Network Architecture of Smart Grids (fr)
  • Network intrusion detection (fr)
  • Hybrid architecture for distributed intrusion detection system in wireless network (fr)
  • A neural network component for an intrusion detection system (fr)
  • An architecture for intrusion detection using autonomous agents (fr)
  • A survey of intrusion detection techniques in Cloud (fr)
  • Distributed Computing, Artificial Intelligence, Bioinformatics, Soft Computing, and Ambient Assisted Living (fr)
  • NetSTAT: A Network-based Intrusion Detection System (fr)
  • A hybrid intrusion detection system design for computer network security (fr)
  • An intelligent intrusion detection system for anomaly and misuse detection in computer networks (fr)
  • Detecting intrusions using system calls: alternative data models (fr)
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  • Network intrusion detection (fr)
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  • A neural network component for an intrusion detection system (fr)
  • An architecture for intrusion detection using autonomous agents (fr)
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  • Distributed Computing, Artificial Intelligence, Bioinformatics, Soft Computing, and Ambient Assisted Living (fr)
  • NetSTAT: A Network-based Intrusion Detection System (fr)
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  • Design of a Snort-Based Hybrid Intrusion Detection System (fr)
  • DIDS —motivation, architecture, and an early prototype (fr)
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