Utilisation d’algorithmes intelligents pour la détection d’anomalies dans les réseaux Wi-Fi déployés en mode infrastructure

Abstract

Ce travail explore l’utilisation de l’intelligence artificielle, et plus spécifiquement d’un modèle d’apprentissage non supervisé (One-Class SVM), pour détecter des comportements anormaux dans un réseau Wi-Fi à partir des mesures d’intensité de signal (RSSI). Contrairement aux systèmes de détection d’intrusion classiques reposant sur des signatures d’attaques connues, cette approche modélise le comportement normal du réseau afin d’identifier des observations atypiques, y compris potentiellement inconnues. Le résultat obtenu montre qu’une visualisation par analyse en composantes principales des données normales forment un nuage relativement compact, tandis que les anomalies se dispersent autour, voire s’en éloignent complètement.