Détection d’intrusions fédérée et semi-supervisée pour l’IoT - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Poster Year :

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

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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 sur les 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 : CyberSécurité Du fait de la criticité des installations sur lesquelles elles sont installées, ces applications sont la cible de nombreuses 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 ces attaques. Les systèmes actuels s’appuient sur du Machine Learning, afin d’être en mesure de s’adapter aux nouveaux types d’attaques.
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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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