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En réponse aux problčmes posés par la complexité croissante des réseaux et des attaques informatiques, les systčmes de détection d'intrusions (SDIs) constituent une bonne alternative pour mieux sécuriser un réseau ou un systčme informatique. Cependant, les SDIs existants présentent des lacunes en termes de génération excessive de fausses alarmes. Dans ce mémoire, nous proposons une nouvelle approche de détection d'intrusions, dont le but est la réduction de fausses alarmes et l'amélioration de détection de vraies attaques. Ainsi, nous proposons un nouveau systčme de détection d'intrusions basé sur les rčgles associatives génériques de classification. En effet, l'extraction de rčgles génériques permet de minimiser le nombre de rčgles de détection, tandis que la classification associative permet la concentration sur les rčgles utiles. En outre, un classifieur est construit pour améliorer le mécanisme de détection de nouvelles attaques. L'étude empirique, que nous avons menée, montre la robustesse et l'efficacité du nouveau systčme proposé vs. ceux de la littérature.