Cet ouvrage pr sente une nouvelle mod lisation de la corr lation d'alertes bas e sur les classifieurs Bay siens na fs. Cette mod lisation apprend les coordinations entre les actions l mentaires d'un sc nario d'attaque sur la base d'une l g re contribution des connaissances d'experts, tire profit des donn es disponibles sur les alertes et fournit des algorithmes efficaces pour la d tection et la pr diction des objectifs d'intrusion. L'ouvrage montre aussi comment l'approche propos e peut tre am lior e en prenant en compte les informations contextuelles cod es en logiques de description, notamment dans le contexte de la d tection coop rative d'intrusions. Plusieurs mesures d' valuation sont galement propos es dans cet ouvrage pour un multi-classifieurs Bay siens na fs. Ces mesures sont tr s importantes pour l' valuation d'une approche de corr lation d'alertes utilisant un ensemble de classifieurs Bay siens na fs pour surveiller plusieurs objectifs d'intrusion.