Classification Adaptative des attaques ...
Type de document :
Communication dans un congrès avec actes
Titre :
Classification Adaptative des attaques IEMI et protocolaires sur les réseaux de communication IEEE 802.11
Auteur(s) :
Villain, Jonathan [Auteur]
Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai [IMT Lille Douai]
Deniau, Virginie [Auteur]
Laboratoire Électronique Ondes et Signaux pour les Transports [IFSTTAR/COSYS/LEOST]
Fleury, Anthony [Auteur]
Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai [IMT Lille Douai]
Simon, Eric [Auteur]
Télécommunication, Interférences et Compatibilité Electromagnétique - IEMN [TELICE - IEMN]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Gransart, Christophe [Auteur]
Laboratoire Électronique Ondes et Signaux pour les Transports [IFSTTAR/COSYS/LEOST]
Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai [IMT Lille Douai]
Deniau, Virginie [Auteur]
Laboratoire Électronique Ondes et Signaux pour les Transports [IFSTTAR/COSYS/LEOST]
Fleury, Anthony [Auteur]
Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai [IMT Lille Douai]
Simon, Eric [Auteur]

Télécommunication, Interférences et Compatibilité Electromagnétique - IEMN [TELICE - IEMN]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Gransart, Christophe [Auteur]
Laboratoire Électronique Ondes et Signaux pour les Transports [IFSTTAR/COSYS/LEOST]
Titre de la manifestation scientifique :
GRETSI 2019 - XXVIIème Colloque francophone de traitement du signal et des images
Ville :
Lille
Pays :
France
Date de début de la manifestation scientifique :
2019-08-26
Titre de l’ouvrage :
GRETSI 2019, 27ème Colloque francophone de traitement du signal et des images
Date de publication :
2019-01-01
Mot(s)-clé(s) :
INTERFERENCE ELECTROMAGNETIQUE
TECHNOLOGIE SANS FIL
CLASSIFICATION
TRAITEMENT DU SIGNAL
RESEAU DE TELECOMMUNICATIONS
ONDE ELECTROMAGNETIQUE
TECHNOLOGIE SANS FIL
CLASSIFICATION
TRAITEMENT DU SIGNAL
RESEAU DE TELECOMMUNICATIONS
ONDE ELECTROMAGNETIQUE
Mot(s)-clé(s) en anglais :
CLASSIFICATION ADAPTATIVE
CYBER ATTAQUES
ORDRE DE AUTHENTIFICATION
INTERFERENCES EM INTENTIONNELLES
DETECTION
CYBER ATTAQUES
ORDRE DE AUTHENTIFICATION
INTERFERENCES EM INTENTIONNELLES
DETECTION
Discipline(s) HAL :
Sciences de l'ingénieur [physics]/Traitement du signal et de l'image [eess.SP]
Résumé :
Dans ce travail, nous avons évalué les performances d'un algorithme de classification adaptative et en ligne (SAKM auto-adaptatif Kernel Machine) pour la reconnaissance automatique et en ligne d'attaques sur des ...
Lire la suite >Dans ce travail, nous avons évalué les performances d'un algorithme de classification adaptative et en ligne (SAKM auto-adaptatif Kernel Machine) pour la reconnaissance automatique et en ligne d'attaques sur des communications Wi-Fi (protocole 802.11n). Les résultats présentés ici font partie d'un projet plus vaste portant sur la surveillance du système sans fil. Les ondes radio sont faciles à écouter. En raison de l'évolution rapide des attaques disponibles, l'utilisation de l'algorithme d'apprentissage ne peut pas couvrir toutes les configurations. Le clustering en ligne construit des modèles évolutifs sans connaissance des différents cas à différencier. Il est donc bien adapté à ce type de problématique. Basé sur les méthodes de noyau SVM, l'algorithme SAKM utilise une procédure d'apprentissage adaptatif rapide pour prendre en compte les variations dans le temps.Lire moins >
Lire la suite >Dans ce travail, nous avons évalué les performances d'un algorithme de classification adaptative et en ligne (SAKM auto-adaptatif Kernel Machine) pour la reconnaissance automatique et en ligne d'attaques sur des communications Wi-Fi (protocole 802.11n). Les résultats présentés ici font partie d'un projet plus vaste portant sur la surveillance du système sans fil. Les ondes radio sont faciles à écouter. En raison de l'évolution rapide des attaques disponibles, l'utilisation de l'algorithme d'apprentissage ne peut pas couvrir toutes les configurations. Le clustering en ligne construit des modèles évolutifs sans connaissance des différents cas à différencier. Il est donc bien adapté à ce type de problématique. Basé sur les méthodes de noyau SVM, l'algorithme SAKM utilise une procédure d'apprentissage adaptatif rapide pour prendre en compte les variations dans le temps.Lire moins >
Langue :
Français
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Nationale
Vulgarisation :
Non
Commentaire :
GRETSI 2019, 27ème Colloque francophone de traitement du signal et des images, Lille, FRANCE, 26-/08/2019 - 29/08/2019
Source :