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Communication Dans Un Congrès Année : 2024

Graphaméléon : apprentissage des relations et détection d'anomalies sur les traces de navigation Web capturées sous forme de graphes de connaissances

Benjamin Stach
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1397984
Yoan Chabot
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1268049
Raphaël Troncy

Résumé

Behavioral models are essential for detecting anomalies or malicious activities on telecommunications systems occuring through the Web. However, the necessary data is not always available, and a complete understanding of the system's topology is required to fully exploit the inferences made by these models. To address this issue, we propose the Graphameleon Web extension and a representation of navigation traces in the form of an RDF knowledge graph using the UCO and NORIA-O ontologies.
Les modèles comportementaux sont essentiels pour la détection d'anomalies ou d'actes malveillants sur des systèmes de télécommunication à travers le Web. Cependant, les données nécessaires ne sont pas toujours disponibles et une connaissance complète de la topologie des systèmes est nécessaire pour exploiter pleinement les inférences faites par ces modèles. Pour résoudre ce problème, nous proposons l'extension Web Graphaméléon et une représentation des traces de navigation sous forme de graphe de connaissances RDF en utilisant les ontologies UCO et NORIA-O.
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Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04636018 , version 1 (05-07-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04636018 , version 1

Citer

Lionel Tailhardat, Benjamin Stach, Yoan Chabot, Raphaël Troncy. Graphaméléon : apprentissage des relations et détection d'anomalies sur les traces de navigation Web capturées sous forme de graphes de connaissances. 35es Journées francophones d'Ingénierie des Connaissances (IC 2024) @ Plate-Forme Intelligence Artificielle (PFIA 2024), Jul 2024, La Rochelle, France. ⟨hal-04636018⟩

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