Créez un algorithme d'apprentissage automatique pour détecter une activité anormale dans un réseau.
 Un algorithme d'apprentissage automatique pour détecter une activité anormale dans un réseau peut être créé en collectant d'abord des données sur les performances du réseau, telles que les journaux système et le trafic réseau. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour détecter des anomalies, telles que des connexions réseau non autorisées ou des flux de trafic suspects. L'ingénierie des fonctionnalités est ensuite effectuée pour créer un ensemble de données d'apprentissage automatique avec des étiquettes et des valeurs significatives, basées sur les données collectées. Un modèle d'apprentissage automatique, tel qu'une machine à vecteurs de support (SVM) ou un réseau de neurones artificiels, est formé sur l'ensemble de données pour créer un algorithme capable de détecter et de classer les anomalies. Cet algorithme peut ensuite être utilisé pour surveiller un réseau en temps réel et alerter le personnel de sécurité d'une activité suspecte.