Analyse des requêtes http pour la détection d'intrusion web

Résumé

De nombreux problèmes de sécurité des applications Web liés aux intrusions sont dus au développement rapide des applications Web. Pour réduire le risque de problèmes d'application Web, les développeurs d'applications Web doivent prendre des mesures pour écrire des applications sécurisées afin d'éviter les attaques connues. Lorsque de telles mesures échouent, il est important de détecter ces attaques et de trouver la source des attaques pour réduire les risques estimés. La détection d'intrusion est l'une des techniques puissantes conçues pour identifier et prévenir les dommages au système. La plupart des techniques défensives des systèmes d'intrusion Web ne sont pas capables de faire face à la complexité des cyberattaques dans les applications Web. Cependant, les approches d'apprentissage automatique pourraient aider à détecter les attaques d'applications Web connues et inconnues. Dans ce mémoire, nous présentons des techniques d'apprentissage automatique pour classer les requêtes HTTP dans le jeu de données bien connu CSIC 2010 HTTP comme trafic normal ou anormal. Ces expériences produisent des résultats pour des ensembles de techniques d'apprentissage automatique qui se chevauchent et différents ensembles de fonctionnalités, ce qui nous permet de comparer la qualité des différents ensembles de fonctionnalités pour les différentes techniques d'apprentissage automatique, au moins sur cet ensemble de données.

Date	28 oct. 2021
langue originale	Français
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Chamseddine Talhi (Directeur(-trice))