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http://dspace.univ-tiaret.dz:80/handle/123456789/5725
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | MERMIT, Ahmed | - |
dc.contributor.author | KAIS, Oussama | - |
dc.date.accessioned | 2022-11-27T13:34:24Z | - |
dc.date.available | 2022-11-27T13:34:24Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.univ-tiaret.dz:80/handle/123456789/5725 | - |
dc.description.abstract | Actuellement, le nombre de recherches dans le domaine des systèmes de détection d'intrusion a considérablement augmenté en raison de l'importance de ce domaine, et les résultats de ces recherches se présentent souvent sous la forme de articles scientifique, rapport etc. contenant des évaluations de leur travail. Le problème pose est que la communauté n'a pas pensé à tirer parti des résultats obtenus à partir d'articles publiés et de rapports scientifiques de domaine des systèmes de détection d'intrusion et à constituer une base de données pour ce domaine, afin de classifier et catégoriser le domaine. Notre objectif consiste à faire l'extraction d'information sur le document de domaine des systèmes de détection d‘intrusions et construire le dataset ensuite étudier cet dataset par des techniques de la machine Learning. | en_US |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.publisher | Université Ibn Khaldoun -Tiaret- | en_US |
dc.subject | Extraction d'information, Apprentissage automatique, Système de détection d'intrusion, NER, POS Tagging, K-means. | en_US |
dc.title | La proposition d’une approche de l’extraction d’informations basée sur l’algorithme K-Means | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Collection(s) : | Master |
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Fichier | Description | Taille | Format | |
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