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Optimized AI-Based Intrusion Detection System for Accurate DDoS Attack Detection

Cet article propose un système de détection d'intrusion optimisé basé sur l'IA qui utilise GridSearchCV pour ajuster six modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond sur le jeu de données CICDDoS2019, démontrant que Random Forest et XGBoost atteignent une précision et une efficacité supérieures dans la détection de diverses attaques DDoS par rapport aux autres algorithmes.

Auteurs originaux : Rodrigue SAOUNGOUMI SOURPELE, Patalet LAYIBE, Franklin TCHAKOUNTE, Blaise Omer YENKE, Ado Adamou ABBA ARI

Publié 2026-09-02
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Auteurs originaux : Rodrigue SAOUNGOUMI SOURPELE, Patalet LAYIBE, Franklin TCHAKOUNTE, Blaise Omer YENKE, Ado Adamou ABBA ARI

Article original sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète

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