Projet HELIOS - Mercredi Cyber

Cette présentation expose la conception d'un système de détection d'intrusions (IDS) hybride alliant l’apprentissage profond à la théorie de Dempster-Shafer. L'auteur souligne que les méthodes traditionnelles et le deep learning seul souffrent de limites majeures, telles que la gestion inefficace du bruit, des fausses alertes et de l'ignorance des modèles. Pour y remédier, l'approche propose d'utiliser la théorie de l'évidence afin de mieux quantifier l'incertitude et fusionner diverses sources d'information.

Cette présentation expose la conception d'un système de détection d'intrusions (IDS) hybride alliant l’apprentissage profond à la théorie de Dempster-Shafer. L'auteur souligne que les méthodes traditionnelles et le deep learning seul souffrent de limites majeures, telles que la gestion inefficace du bruit, des fausses alertes et de l'ignorance des modèles. Pour y remédier, l'approche propose d'utiliser la théorie de l'évidence afin de mieux quantifier l'incertitude et fusionner diverses sources d'information.