REVUE SYSTÉMATIQUE
Front. Artif. Intell.
Sec. Apprentissage Machine et Intelligence Artificielle
Volume 8 – 2025 |
doi: 10.3389/frai.2025.1526221
Accepté provisoirement
- Université Sol Plaatje, Kimberley, Afrique du Sud
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Face à la montée des menaces cybernétiques sophistiquées, les Systèmes de Détection d’Intrusions (IDS) ont connu des progrès significatifs, essentiels pour identifier et atténuer les violations de sécurité en temps réel. Les IDS traditionnels s’appuient souvent sur des algorithmes d’apprentissage automatique complexes, mais manquent de transparence, créant ainsi un effet de « boîte noire » qui peut compliquer la compréhension des processus décisionnels des analystes. L’Intelligence Artificielle Explicable (XAI) constitue une solution prometteuse en offrant une meilleure interprétabilité et transparence, permettant aux professionnels de la sécurité de mieux comprendre, faire confiance et optimiser les modèles d’IDS. Cet article présente une revue systématique de l’intégration de la XAI dans les IDS, mettant l’accent sur l’amélioration de la transparence et de l’interprétabilité en matière de cybersécurité. Grâce à une analyse exhaustive des études récentes, cette revue identifie les techniques de XAI les plus couramment utilisées, évalue leur efficacité dans les cadres des IDS et examine leurs avantages et leurs limites. Les résultats indiquent que les modèles XAI basés sur des règles et des arbres sont privilégiés pour leur interprétabilité, bien que des compromis avec la précision de détection demeurent difficiles. De plus, la revue souligne des lacunes critiques en matière de standardisation et de scalabilité, insistant sur le besoin de modèles hybrides et d’explicabilité en temps réel. L’article conclut par des recommandations pour de futures directions de recherche, suggérant des améliorations des techniques de XAI adaptées aux IDS, des métriques d’évaluation normalisées et des cadres éthiques privilégiant la sécurité et la transparence. Cette revue vise à informer les chercheurs et les praticiens sur les tendances actuelles et les opportunités futures d’exploitation de la XAI pour améliorer l’efficacité des IDS, favorisant ainsi un paysage de cybersécurité plus transparent et résilient.
Mots-clés :
Systèmes de détection d’intrusions, menaces cybernétiques, Intelligence artificielle explicable, Revue systématique, explicabilité des modèles, interprétabilité des modèles, apprentissage automatique
Reçu :
11 nov. 2024 ;
Accepté :
09 janv. 2025.
Copyright :
© 2025
Mohale et Obagbuwa. Cet article est une œuvre en libre accès diffusée sous les termes de la Licence d’Attribution Creative Commons (CC BY). L’utilisation, la distribution ou la reproduction dans d’autres forums est permise, à condition que les auteur(e)s ou licenciés d’origine soient crédité(e)s et que la publication originale dans cette revue soit citée, conformément aux pratiques académiques acceptées. Aucun usage, distribution ou reproduction n’est permis sans respecter ces termes.
* Correspondance :
Ibidun Christiana Obagbuwa, Université Sol Plaatje, Kimberley, Afrique du Sud
Avertissement :
Les opinions exprimées dans cet article n’engagent que les auteurs et ne reflètent pas nécessairement celles de leurs organisations affiliées, ni celles de l’éditeur, des rédacteurs et des réviseurs. Toute évaluation d’un produit évoqué dans cet article ou toute affirmation faite par son fabricant n’est pas garantie ni endossée par l’éditeur.
C’est fascinant de voir comment l’intelligence artificielle peut vraiment transformer la cybersécurité. Cela me rappelle à quel point il est important de rester toujours vigilant pour protéger ce qui nous tient à cœur.
Cette revue souligne l’importance de rendre les systèmes de détection d’intrusions plus transparents. Comment pouvons-nous faire en sorte que même les technologies compliquées soient accessibles pour tous ?
Faudel, cet article met en lumière une question cruciale pour notre époque. J’apprécie particulièrement l’accent mis sur la transparence des systèmes de détection d’intrusions.
L’intégration de l’intelligence artificielle explicable dans les systèmes de détection d’intrusions est fascinante. Cela ouvre la voie à une cybersécurité plus transparente et accessible pour tous.