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RÉSUMÉ. L’un des défis centraux en sécurité informatique est de pouvoir déterminer la différence entre un comportement normal et un comportement potentiellement dangereux d’un système. Pendant des décennies, les développeurs ont protégé leurs systèmes en utilisant des méthodes classiques. Cependant, la croissance et la complexité des systèmes informatiques ou de réseaux à protéger nécessitent le développement d'outils de défense automatisés et adaptatifs. Des solutions prometteuses voient le jour avec l'informatique inspirée de la biologie, et, en particulier, l’approche immunologique. Dans cet article, nous proposons deux systèmes immunitaires artificiels pour la détection d’intrusion en utilisant la base de données KDD Cup'99. Le premier est basé sur la théorie du danger en utilisant l’algorithme des cellules dendritiques et le second est basé sur la sélection négative. Les résultats obtenus sont prometteurs.

ABSTRACT. One of the central challenges with computer security is determining the difference between normal and potentially harmful behavior. For decades, developers have protected their systems using classical methods. However, the growth and complexity of computer systems or networks to protect require the development of automated and adaptive defensive tools. Promising solutions are emerging with biological inspired computing, and in particular, the immunological approach. In this paper, we propose two artificial immune systems for intrusion detection using the KDD Cup'99 database. The first one is based on the danger theory using the dendritic cells algorithm and the second is based on negative selection. The obtained results are promising.

MOTS-CLÉS : Systèmes immunitaires artificiels, Détection d’intrusion, Détection d’anomalies, Théorie du danger, Algorithme des cellules dendritiques, Algorithme de la sélection négative.

KEYWORDS: Artificial immune system, Intrusion detection, Anomaly detection, Danger theory, Dentritic cell algorithm, Negative selection algorithm.