Les attaques cybernétiques causent une perte importante non seulement pour les utilisateurs finaux, mais aussi pour les fournisseurs de services Internet (FAI). Récemment, les clients des FAI ont été la cible numéro un de cyber-attaques telles que les attaques par déni de service distribué (DDoS). Ces attaques sont favorisées par la disponibilité généralisée outils pour lancer les attaques. Il y a donc un besoin crucial de contrer ces attaques par des mécanismes de défense efficaces. Les chercheurs ont consacré d’énormes efforts à la protection du réseau contre les cyber-attaques. Les méthodes de défense contiennent d’abord un processus de détection, complété par l’atténuation. Le manque d’automatisation dans tout le cycle de détection à l’atténuation augmente les dégâts causés par les cyber-attaques. Cela provoque des configurations manuelles de périphériques l’administrateur pour atténuer les attaques affectent la disponibilité du réseau. Par conséquent, il est nécessaire de compléter la boucle de sécurité avec un mécanisme efficace pour automatiser l’atténuation. Dans cette thèse, nous proposons un cadre d’atténuation autonome pour atténuer les attaques réseau qui visent les ressources du réseau, comme par les attaques exemple DDoS. Notre cadre fournit une atténuation collaborative entre le FAI et ses clients. Nous utilisons la technologie SDN (Software-Defined Networking) pour déployer le cadre d’atténuation. Le but de notre cadre peut se résumer comme suit : d’abord, les clients détectent les attaques et partagent les informations sur les menaces avec son fournisseur de services Internet pour effectuer l’atténuation à la demande. Nous développons davantage le système pour améliorer l’aspect gestion du cadre au niveau l’ISP. Ce système effectue l’extraction d’alertes, l’adaptation et les configurations d’appareils. Nous développons un langage de politique pour définir la politique de haut niveau qui se traduit par des règles OpenFlow. Enfin, nous montrons l’applicabilité du cadre par la simulation ainsi que la validation des tests. Nous avons évalué différentes métriques QoS et QoE (qualité de l’expérience utilisateur) dans les réseaux SDN. L’application du cadre démontre son efficacité non seulement en atténuant les attaques pour la victime, mais aussi en réduisant les dommages causés au trafic autres clients du FAI / Cyber attacks cause significant loss not only to end-users, but also Internet Service Providers (ISP). Recently, customers of the ISP have been the number one target of the cyber attacks such as Distributed Denial of Service attacks (DDoS). These attacks are encouraged by the widespread availability of tools to launch the attacks. So, there is a crucial need to counter these attacks (DDoS, botnet attacks, etc.) by effective defense mechanisms. Researchers have devoted huge efforts on protecting the network from cyber attacks. Defense methodologies first contains a detection process, completed by mitigation. Lack of automation in the whole cycle of detection to mitigation increase the damage caused by cyber attacks. It requires manual configurations of devices by the administrator to mitigate the attacks which cause the network downtime. Therefore, it is necessary to close the security loop with an efficient mechanism to automate the mitigation process. In this thesis, we propose an autonomic mitigation framework to mitigate attacks that target the network resources. Our framework provides a collaborative mitigation strategy between the ISP and its customers. The implementation relies on Software-Defined Networking (SDN) technology to deploy the mitigation framework. The contribution of our framework can be summarized as follows: first the customers detect the attacks and share the threat information with its ISP to perform the on-demand mitigation. We further develop the system to improve the management aspect of the framework at the ISP side. This system performs the alert extraction, adaptation and device configurations. We develop a policy language to define the high level policy which is translated into OpenFlow rules. Finally, we show the applicability of the framework through simulation as well as testbed validation. We evaluate different QoS and QoE (quality of user experience) metrics in SDN networks. The application of the framework demonstrates its effectiveness in not only mitigating attacks for the victim, but also reducing the damage caused to traffic of other customers of the ISP