| Titre : |
Blockchain et réseaux de neurones profonds pour la résolution des attaques cybernétiques |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Souare, ibrahima, Auteur |
| Editeur : |
Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Physique, Chimie, Sciences de la Terre, de l'Univers et de l'Ingénieur |
| Année de publication : |
........... |
| Importance : |
161 P. |
| Format : |
29 cm |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Blockchain Intelligence artificielle Attaque cybernétique sécurité Informatique Réseau Sécurité informatique Sécurité de l'information Internet des objets IoT Donnée sécurité intelligente système bancaire Authentification Confidentialité |
| Résumé : |
Blockchain;Réseau de neurones profonds;Réseau de neurones;Cybersécurité;Détection d’intrusion;Intrusion;Intelligence Artificielle;IA;Menace cybernétique;Cybernétique;Internet des objets;IoT;Sécurité informatique;Informatique;Sécurité de l'information; |
| Note de contenu : |
Avec l’essor du numérique, les dispositifs interconnectés communiquent et interagissent dans des environnements distribués et dynamiques via Internet. La cybersécurité est ainsi devenue un enjeu majeur, notamment face à l’augmentation des cyberattaques, qui peuvent freiner l’adoption et le déploiement massif de ces technologies. Pour répondre à ces défis, plusieurs solutions ont été proposées. Toutefois, de nombreux obstacles persistent et doivent être surmontés afin de favoriser une adoption généralisée de l’Internet des objets (IoT). La blockchain offre un cadre décentralisé, immuable et transparent, réduisant les risques d’altération des données et garantissant leur intégrité, tandis que les réseaux de neurones profonds permettent une analyse avancée du comportement malveillant des attaquants, améliorant ainsi la précision de la détection des menaces. Dans cette thèse, nous proposons un modèle hybride combinant ces deux technologies pour la résolution des attaques cybernétiques. La blockchain assure le stockage des empreintes numériques des données de sécurité, garantissant leur authenticité et facilitant le partage d’informations ainsi que la coordination entre les différentes entités de cybersécurité. Par ailleurs, l’application des réseaux de neurones profonds permet une analyse en temps réel des données au niveau du réseau, la détection d’anomalies et la classification des menaces. Nos contributions se résume ainsi : un modèle d’architecture de sécurité des données pour le secteur bancaire, nommé SouareTech, basé sur la logique floue de type 2 et piloté par des Partenaires de Confiance (PDC). Il renforce le stockage et le partage des données tout en favorisant la détection des attaques. Il intègre également un système de communication coopératif entre les différents noeuds du réseau, permettant ainsi de pallier un grand nombre d’attaques susceptibles d’entraîner un dysfonctionnement de notre modèle. L’optimisation de la sécurité des IoT riches en communication grâce à AES-ECC et à la blockchain. Cette contribution vise à sécuriser la couche réseau des IoT via une architecture de communication reposant sur l’algorithme de consensus DPSOA et la cryptographie AES-ECC. Cette approche a permis d’optimiser le niveau de sécurité, la confidentialité, la vitesse de transaction et le débit des IoT. L’amélioration de la sécurité des IoT industriels en utilisant la blockchain et les réseaux de neurones profonds. Cette approche favorise la collaboration entre concepteurs et utilisateurs d’IoT afin d’améliorer leur cybersécurité. Les résultats expérimentaux montrent que nos approches améliorent la cybersécurité, la vitesse et le débit des transactions, tout en accélérant la réponse aux incidents au niveau des IoT et réseaux informatiques. Toutefois, malgré ces avancées, des défis majeurs subsistent pour garantir une sécurité optimale des systèmes connectés. |
| Permalink : |
https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=2468 |
Blockchain et réseaux de neurones profonds pour la résolution des attaques cybernétiques [texte imprimé] / Souare, ibrahima, Auteur . - Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Physique, Chimie, Sciences de la Terre, de l'Univers et de l'Ingénieur, ........... . - 161 P. ; 29 cm. Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Blockchain Intelligence artificielle Attaque cybernétique sécurité Informatique Réseau Sécurité informatique Sécurité de l'information Internet des objets IoT Donnée sécurité intelligente système bancaire Authentification Confidentialité |
| Résumé : |
Blockchain;Réseau de neurones profonds;Réseau de neurones;Cybersécurité;Détection d’intrusion;Intrusion;Intelligence Artificielle;IA;Menace cybernétique;Cybernétique;Internet des objets;IoT;Sécurité informatique;Informatique;Sécurité de l'information; |
| Note de contenu : |
Avec l’essor du numérique, les dispositifs interconnectés communiquent et interagissent dans des environnements distribués et dynamiques via Internet. La cybersécurité est ainsi devenue un enjeu majeur, notamment face à l’augmentation des cyberattaques, qui peuvent freiner l’adoption et le déploiement massif de ces technologies. Pour répondre à ces défis, plusieurs solutions ont été proposées. Toutefois, de nombreux obstacles persistent et doivent être surmontés afin de favoriser une adoption généralisée de l’Internet des objets (IoT). La blockchain offre un cadre décentralisé, immuable et transparent, réduisant les risques d’altération des données et garantissant leur intégrité, tandis que les réseaux de neurones profonds permettent une analyse avancée du comportement malveillant des attaquants, améliorant ainsi la précision de la détection des menaces. Dans cette thèse, nous proposons un modèle hybride combinant ces deux technologies pour la résolution des attaques cybernétiques. La blockchain assure le stockage des empreintes numériques des données de sécurité, garantissant leur authenticité et facilitant le partage d’informations ainsi que la coordination entre les différentes entités de cybersécurité. Par ailleurs, l’application des réseaux de neurones profonds permet une analyse en temps réel des données au niveau du réseau, la détection d’anomalies et la classification des menaces. Nos contributions se résume ainsi : un modèle d’architecture de sécurité des données pour le secteur bancaire, nommé SouareTech, basé sur la logique floue de type 2 et piloté par des Partenaires de Confiance (PDC). Il renforce le stockage et le partage des données tout en favorisant la détection des attaques. Il intègre également un système de communication coopératif entre les différents noeuds du réseau, permettant ainsi de pallier un grand nombre d’attaques susceptibles d’entraîner un dysfonctionnement de notre modèle. L’optimisation de la sécurité des IoT riches en communication grâce à AES-ECC et à la blockchain. Cette contribution vise à sécuriser la couche réseau des IoT via une architecture de communication reposant sur l’algorithme de consensus DPSOA et la cryptographie AES-ECC. Cette approche a permis d’optimiser le niveau de sécurité, la confidentialité, la vitesse de transaction et le débit des IoT. L’amélioration de la sécurité des IoT industriels en utilisant la blockchain et les réseaux de neurones profonds. Cette approche favorise la collaboration entre concepteurs et utilisateurs d’IoT afin d’améliorer leur cybersécurité. Les résultats expérimentaux montrent que nos approches améliorent la cybersécurité, la vitesse et le débit des transactions, tout en accélérant la réponse aux incidents au niveau des IoT et réseaux informatiques. Toutefois, malgré ces avancées, des défis majeurs subsistent pour garantir une sécurité optimale des systèmes connectés. |
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