Je vais développer un système de détection d'intrusion basé sur l'IA NIDS

Je vais développer un système de détection d'intrusion (IDS/NIDS) performant basé sur l'IA en utilisant des techniques d'apprentissage automatique et de calcul parallèle.

Ce système est conçu pour détecter les activités malveillantes sur le réseau telles que DDoS, balayage de ports et attaques par force brute en utilisant une approche hybride de détection basée sur des règles et de modèles d'apprentissage automatique.

Principales caractéristiques du système :

Détection d'intrusion réseau basée sur l'IA (NIDS)

Approche hybride règle + apprentissage automatique

Classification des attaques par arbre de décision

Analyse du trafic réseau en temps réel (simulation de jeu de données)

Traitement parallèle basé sur OpenMP pour de hautes performances

Optimisation multi-thread CPU (pas besoin de GPU)

Évaluation basée sur le jeu de données CICIDS2017

Traitement rapide des paquets et détection d'anomalies

Comparaison de performance : exécution séquentielle vs parallèle

Technologies utilisées :

Python, C++, OpenMP, Scikit-learn, apprentissage automatique, traitement de données

Points forts du système :

Détecte des attaques telles que DDoS, scan de ports et force brute

Architecture légère et évolutive basée sur CPU

Optimisé pour le traitement de trafic réseau à grande échelle

Mise en œuvre de niveau recherche adaptée à un usage académique et industriel

Je peux également personnaliser selon vos besoins.