La Détection Des Attaques Dos Par La Régression Logistique Dans Les Réseaux De Capteurs Sans Fil
Résumé: Les réseaux RCSF sont omniprésents dans divers domaines tels que la sante et le secteur Militaire. Ces réseaux ont plusieurs avantages comme la facilité de déploiement massif de leurs capteurs, la protection et la supervision des applications critiques, et le fonctionnement en continu du réseau à temps réel. Cependant, les attaques de dénis de service, peuvent avoir des impacts négatifs sur les applications critiques des réseaux RCSF, minimisant ainsi la sécurité au sein de ces réseaux. Donc, il est important de sécuriser ces réseaux afin de maintenir leur efficacité. Et, comme les nœuds capteurs sont incapables de traiter leur sécurité d'une manière autonome, une approche globale de la sécurité contre les attaques devient indispensable. Les attaques dans les réseaux RCSF, dont les dénis de service font partie, ciblent les informations en circulation. Ces dénis de service se caractérisent par un type d'utilisateur, par un type de service partagé, et par un temps d'attente raisonnable. Plusieurs mécanismes de sécurité de réseaux RCSF sont utilisés afin de contrer les effets des dénis de service. Notre étude s'intéresse spécifiquement sur la détection d’attaque DoS. Parmi les solutions proposées, nous trouvons les (IDS) basés sur la technique d'apprentissage automatique qui ont prouvés leur efficacité. Dans notre travail, nous avons utilisé cette solution avec le classificateur de la régression logistique. Nombreux scénarios de simulation contenant plusieurs cibles de comportements (Normal, Blackhole, Hello-Flood, et DoS) ont été testés, et les résultats obtenus sont intéressants et nous permettent de tirer diverses conclusions
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