| Titre : | Détection et classification des malwares par les réseaux de neurones artificiels |
| Auteurs : | Djilali Mandi, Auteur ; Ahmed Boudaib, Auteur |
| Type de document : | texte manuscrit |
| Editeur : | Université mustapha stambouli de Mascara:Faculté des sciences exactes, 2018 |
| ISBN/ISSN/EAN : | SE00598T |
| Format : | 64 P. / ill. en coul. / 29 cm. |
| Accompagnement : | disque optique numérique (CD-ROM) |
| Langues: | Français |
| Résumé : |
Le clustering est l’organisation d’un ensemble de données en classes homogènes. Elle a pour but de simplifier la représentation des données initiales. La classification automatique, recouvre l’ensemble des méthodes permettant la construction automatique de tels groupes. Les méthodes de classification non supervisées ont donc un objectif précis : former des classes cohérentes et bien isolées. Et parmi les algorithmes les plus couramment utilisés on a réseaux de neurones. L’objectif de ce mémoire est d’étudier les performances de réseaux de neurones (MLP) sur un ensemble de malware Afin de détecter le type de programme malveillant. |
Exemplaires (2)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| SE00598T | INF182 | Livre audio | Bibliothèque des Sciences Exactes | 7-Mémoires Master | Libre accès Disponible |
| SE00880T | INF182 | Livre audio | Bibliothèque des Sciences Exactes | 7-Mémoires Master | Libre accès Disponible |
Aucun avis, veuillez vous identifier pour ajouter le vôtre !
Accueil
