Description
Date depot: 14 février 2024
Titre: Prédiction des intrusions réseau par apprentissage fédéré et interprétable des anomalies dans un environnement distribué
Directeur de thèse:
Didier VERNA (LRE)
Encadrant :
Nida MEDDOURI (LRE)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Systèmes et réseaux
Resumé: L’objectif du projet est de proposer une approche originale d’apprentissage fédéré pour la détection d’attaques informatiques entre plusieurs systèmes cloud, qui permette la détection distribuée, d’une part, et la mutualisation des détecteurs et des alertes en masquant la structure des systèmes protégés, d’autre part. Cet apprentissage fédéré doit répondre aux enjeux suivants: effectivité, efficacité, respect des données privées, autonomie. Il doit également assurer l’explicabilité des alertes.
Doctorant.e: Mouhamad Maya