Description
Date depot: 3 avril 2024
Titre: Lightweight Machine Learning Approaches for Attack Prediction and Detection in the Internet of Things
Directeur de thèse:
Farid NAIT-ABDESSELAM (LIPADE)
Encadrant :
Chafiq TITOUNA (LIGM)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Systèmes et réseaux
Resumé: Cette thèse explore des méthodes avancées pour prédire et détecter les failles de sécurité dans les environnements Internet des objets (IoT), avec un accent crucial sur la préservation de l'efficacité du réseau et la garantie d'une qualité de service supérieure. Il vise à concevoir de nouvelles solutions adaptées aux défis distincts des systèmes IoT, en donnant la priorité au maintien de normes de service élevées.
Résumé dans une autre langue: This thesis explores advanced methods for predicting and detecting security breaches in Internet of Things (IoT) environments, with a crucial emphasis on preserving network efficiency and ensuring superior service quality. It aims to devise novel solutions tailored to the distinct challenges of IoT systems, prioritizing the maintenance of high service standards.