Approches par Graphe de Programme pour une Classification Explicable : application à la cybersécurité
Les exigences concernant l'Intelligence Artificielle, liées aux nouvelles lois et aux nouvelles attentes de l'industrie en termes d'explicabilité, frugalité et de compacité, ne cessent de croître. L'objectif de cette thèse est de créer un modèle d'IA plus compact et encore plus performant que les modèles qui existent aujourd'hui en cybersécurité, plus particulièrement en détection d'intrusion, grâce à la programmation génétique.
Authors
- Thibaut Bellanger (ORCID: https://orcid.org/0009-0000-9764-5996)
Institutions
- ESIEA University (FR)
- Université d'Angers (FR)
Publication Details
- Journal
- SPIRE - Sciences Po Institutional REpository
- Published
- 2025-12-09
- Primary Topic
- Reinforcement Learning in Robotics
- Type
- article
- Field-Weighted Citation Impact
- 0.00