Construire un Système de Détection d'Intrusions (IDS) Intelligent
Un guide pour transformer les données de logs en un bouclier de sécurité proactif.
Sécurité Proactive
Analyse de Données
Alertes Intelligentes
Le Plan d'Action en 3 Phases
Une approche structurée pour un projet réussi. Cliquez sur une phase pour explorer.
Cette phase est fondamentale. Un modèle d'IA n'est efficace que si les données d'entraînement reflètent l'ensemble des activités légitimes du système.
Check-list des informations à demander
- Cartographie des services et ports (Public et `localhost`).
- Architecture réseau et règles de pare-feu (`iptables`, `ufw`).
- Méthodes de connexion des administrateurs (Direct, VPN).
- Flux de communication entre les services internes.
- Extraits de logs sur 7-14 jours (`auth.log`, `access.log`, `syslog`...).
Notre approche : HIDS vs NIDS
HIDS (Notre Choix)
Analyse les logs sur le serveur pour détecter les menaces internes et externes.
NIDS
Analyse le trafic sur le réseau avant qu'il n'atteigne le serveur.
L'objectif est la **détection d'anomalies**. Nous allons donc utiliser un apprentissage non supervisé pour apprendre ce qu'est un comportement "normal".
Recommandation : L'Autoencoder
Un Autoencoder apprend à reproduire des données normales. Si une attaque survient, la "qualité" de la reproduction chute, ce qui génère une alerte.
(Log normal)
(Compression)
(Reconstruction)
(Log reconstruit)
(Normal)
(Attaque)
(Compression)
(Reconstruction)
(Déformée)
(Anomalie!)
C'est ici que nous rendons le modèle intelligent en traduisant les logs bruts en chiffres exploitables (Feature Engineering).
Tableau de Bord des Menaces
Cliquez sur une menace pour voir les données et caractéristiques à analyser.