L'intelligence artificielle dans la lutte contre les attaques DDoS

Les attaques par déni de service distribué (DDoS) représentent une menace croissante pour la cybersécurité, s’appuyant sur des techniques toujours plus sophistiquées pour perturber les services en ligne. L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) sont de plus en plus étudiés pour contrer ces attaques, mais un écart persiste entre la recherche académique et les applications industrielles concrètes. Cette thèse explore ce fossé, en mettant l’accent sur le développement de solutions d’IA adaptées aux contraintes des environnements de production : traitement en temps réel, décisions explicables, intégration avec les infrastructures existantes. Elle vise à proposer des méthodologies robustes et applicables, capables de détecter efficacement des schémas d’attaques complexes tout en restant déployables et interprétables dans un cadre opérationnel.