Avec la numerisation massive de la vie humaine dans tous les domaines ; on se trouve
aujourd'hui au carrefour de plusieurs systemes complexes et heterogenes qui gerent nos
activites journalieres. Malheureusement, ces systemes sont menaces par des attaques
qui se diversi ent tres rapidement. Ainsi la securisation de ces systemes demeure un
de majeur pour les organismes, et m^eme les individus puisqu'ils partagent tous, plus
au moins, les m^emes services du reseau le plus repondu et le plus etendu : l'internet.
En premiere partie de cette these, nous avons aborde la detection et a la prevention
des attaques DDoS dans des reseaux large echelle, consideres comme des systemes complexes
et distribues, et ce en utilisant les frequences d'evenements et l'entropie des distances.
Ces solutions se veulent collaboratives bien adaptees aux a Internet et Internet
des objets. Dans une autre contribution, nous avons propose une nouvelle methode pour
la prevention des botnets, en utilisant l'entropie des evenements. Ainsi nos contributions
s'inscrivent dans le cadre des systemes collaboratifs de detection d'intrusions modelises
par les systemes multi-agents, assurant l'adaptabilite, l'interaction, la communication et
l'emergence : aspects caracterisant toute solution de securite globale consensuelle, plus
satisfaisante et emergente a partir des decisions partielles, recherchee dans les systemes
complexes et distribues, tels que Internet et Internet des objets.
Ces contributions ont ete validees par une serie d'experimentation et des discutions
des resultats obtenus suite aux di erentes simulations elaborees et ce a n d'aboutir
a une solution globale consensuelle de securite satisfaisante et emergente des decisions
partielles prises au niveau des entites autonomes modelisees par des agents. Ces decisions
ont ete veri ees et correlees a chaque fois par le mecanisme de propagation dans le
voisinage immediat de ces entites. En utilisant les deux grandeurs : la frequence et
l'entropie des evenements suspects.