Le défi
Les infrastructures réseaux font face à des menaces croissantes et à des ressources de sécurité limitées. L'optimisation de la posture de sécurité exige une analyse intelligente du trafic, une détection des intrusions et une allocation optimale des ressources. Le défi : concevoir un système capable d'analyser le trafic réseau en temps réel et de détecter les anomalies de manière automatisée.
L'approche méthodologique
Analyse et visualisation de la topologie réseau. Conception d'un système de détection d'intrusion (IDS). Modélisation de métriques et d'indicateurs de performance de sécurité. Conception d'algorithmes pour le déploiement optimal des ressources. Optimisation des performances pour le monitoring en temps réel.
L'architecture technique
Couche réseau : capture et analyse de paquets. Couche détection : modèles de machine learning pour la détection d'anomalies. Visualisation : graphe réseau avec importance des noeuds et niveaux de menace. Optimisation : algorithmes d'allocation de ressources pour les équipes de sécurité.
Le livrable
Documentation de conception système, implémentation du prototype et interface de visualisation réseau.
Mon apport personnel
Conception de l'architecture, développement des algorithmes, implémentation de la preuve de concept.
Reconnaissance et retombées
Projet de fin de cycle du Master en Cybersécurité et IoT à l'UVCI, démontrant une pensée systémique avancée en cybersécurité.
Ressources techniques
Les badges des technologies utilisées sont affichés ci-dessous.
- Python
- Machine Learning
- Analyse réseau
- IDS
- Visualisation de graphes