Détection d’intrusions fédérée et semi-supervisée pour l’IoT - Mines Saint-Étienne Access content directly
Conference Poster Year : 2022

Détection d’intrusions fédérée et semi-supervisée pour l’IoT

Abstract

Contexte : IoT Industriel (IIoT)L’« Industrial Internet of Thing » (IIoT) est un réseau de petits appareils (capteurs « intelligents ». . . ) exécutant des applications industrielles. Il permet la création services riches, fondés surles données : surveillance d’usines, prédiction de pannes, planification dynamique. . . Il est le socle fondateur de l’industrie du futur. À ce titre, il est en plein essor.Problème : CyberSécuritéDu fait de la criticité des installations sur lesquelles elles sont installées, ces applications sont la cible denombreuses attaques, visant soit à paralyser l’infrastructure (ex. : « Colonial Pipeline » en mai 2021),soit à voler des données sensibles (propriété intellectuelle, données personnelles. . . ).Solution : Système de Détection d’Intrusions (IDS)Les systèmes de détection d’intrusions permettent de détecter et réagir rapidement pour contrer cesattaques. Les systèmes actuels s’appuient sur du Machine Learning, afin d’être en mesure de s’adapteraux nouveaux types d’attaques.
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Origin : Files produced by the author(s)

Dates and versions

emse-03922716 , version 1 (04-01-2023)

Identifiers

  • HAL Id : emse-03922716 , version 1

Cite

Ons Aouedi, Kandaraj Piamrat, Guillaume Muller, Kamal Singh. Détection d’intrusions fédérée et semi-supervisée pour l’IoT. Plate-Forme Intelligence Artificielle PFIA 2022, Jun 2022, Saint-Etienne, France. ⟨emse-03922716⟩
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