IA & Deep Learning pour la Cybersécurité

Réf. : DN-33392
Durée : 2 jours
Tarif : 1490,00  HT

Introduction à la formation

Objectifs

A l’issue de la formation, vous serez capable de :

  • Comprendre les enjeux de l’IA en cybersécurité et les nouvelles menaces basées sur le deep learning.
  • Utiliser l’IA pour la détection d’anomalies et d’intrusions.
  • Mettre en œuvre des modèles de machine learning pour renforcer la sécurité des systèmes.
  • Identifier et anticiper les attaques utilisant l’IA (ex : GANs, attaques adversariales).

Contenu de la formation

Partie 1 : Comprendre l’IA et ses applications en cybersécurité

1 Introduction à la cybersécurité et aux enjeux de l’IA

  • Contexte actuel des cybermenaces et rôle de l’IA dans leur évolution.
  • Notions de machine learning, deep learning et apprentissage supervisé/non supervisé.
  • Exemples concrets d’IA en cybersécurité (détection d’intrusions, analyse de logs, classification de malwares).

2 Détection des menaces via IA – IDS & IPS

  • Fonctionnement des IDS/IPS et leur intégration avec le machine learning.
  • Détection comportementale et analyse des flux réseau chiffrés.
  • Mise en pratique : Utilisation de Wireshark/Tshark pour capturer et analyser du trafic réseau.

3 Comprendre comment les attaquants exploitent l’IA

  • Utilisation des GANs pour générer des attaques avancées (ex : phishing, deepfakes).
  • Exemples de techniques d’attaques pilotées par IA.
  • Études de cas sur des attaques réelles où l’IA a été utilisée.
Partie 2 :Déploiement & manipulation d’outils IA pour la cybersécurité

4 Les modèles IA pour l’analyse de logs et la détection d’anomalies

  • Introduction aux modèles d’apprentissage automatique appliqués à la cybersécurité.
  • Exploration d’un jeu de données CTU-13 pour identifier des comportements suspects.
  • Mise en pratique : Créer un modèle de détection d’intrusion avec Python & TensorFlow.

5 Sécuriser son organisation face aux cyberattaques IA

  • Bonnes pratiques pour protéger ses infrastructures face aux nouvelles menaces IA.
  • IA défensive : apprentissage par renforcement pour la protection active des systèmes.
  • Intégration d’un modèle IA dans un environnement de sécurité (SIEM, SOAR, XDR).

6 Atelier final : Simulation d’attaque & déploiement de contre-mesures

  • Étude de cas : exploitation de logs et détection de comportements suspects.
  • Construction d’une stratégie de réponse aux incidents basée sur l’IA.
  • Synthèse et discussion sur l’avenir de l’IA en cybersécurité.

7 validation des acquis :

  • QCM final et mise en situation pour tester la compréhension des concepts et des techniques abordées.

Profil formateur :

  • Formateurs experts en IA appliquée à la cybersécurité
Autres formations disponibles en Intelligence artificiel

 

Public

  • Analystes SOC et responsables sécurité (RSSI, DSI, consultants cybersécurité).
  • Administrateurs réseaux & systèmes souhaitant comprendre l’impact de l’IA.
  • Développeurs et ingénieurs en cybersécurité curieux des applications IA.

Pré-requis

  • Connaissances générales en cybersécurité (gestion des risques, IDS, logs).
  • Notions de base en Python recommandées (mais non obligatoires)
  • Materiel nécessaire
    • Un ordinateur sous Windows/Linux/macOS (minimum 8 Go RAM, processeur multi-cœurs).
    • Connexion internet stable pour le téléchargement des outils et datasets.

Méthodes pédagogiques

Alternance d’apports théoriques, d’exercices pratiques et d’études de cas.

Toutes nos formations sont disponibles en présentiel ou en distanciel.

Réf. : DN-33392
Durée : 2 jours
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