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Site web pour projet : Benchmark de détection d'intrusions par classif
data-science
Rôle: Ingénieur ML / Développeur full-stack
Benchmark contrôlé de six classifieurs one-class (Autoencoder, Deep SVDD, Isolation Forest, One-Class SVM, PCA-RE, MCD) pour la détection d'intrusions réseau basée sur l'anomalie, évalué sur UNSW-NB15 et CIC-IDS-2018. Protocole d'évaluation sans fuite de données (entraînement sur trafic normal uniquement, seuil de Youden's J figé sur un split de validation). Projet de fin d'études, mention Excellent, article IEEE associé soumis. Dashboard interactif construit pour visualiser les résultats et l'instabilité des classements entre datasets.