Encrypted Traffic Analytics (ETA)

JOUR 1 : L’Invisibilité des Menaces (Audit & Fondations) -Encrypted Traffic Analytics (ETA)

•  Pourquoi les pare-feu et IDS classiques sont aveugles face au trafic chiffré.
• Anatomie des protocoles modernes :
  • Focus profond sur TLS 1.3, QUIC et DoH (DNS over HTTPS).
• Audit de configuration :
  • Identifier les suites de chiffrement vulnérables et les certificats suspects.
• Atelier :
  • Cartographie des flux chiffrés d’une infrastructure « Zero Trust ».

JOUR 2 : Acquisition & Télémétrie Haute Performance-Encrypted Traffic Analytics (ETA)

• Ingénierie de capture :
  • Manipulation avancée de Tshark et déploiement de sondes IDS.
• Automatisation de l’acquisition :
  • Développer des scripts Python pour la capture déclenchée par événement.
• Extraction de télémétrie :
  • Générer des données tabulaires (JSON/CSV) à partir de flux PCAP massifs.
• Atelier :
  • Création d’un pipeline d’extraction de métadonnées réseau automatisé.

JOUR 3 : Observabilité & Big Data (La Pile ELK)

• Ingestion massive :
  • Configuration de Packetbeat et Filebeat pour le trafic chiffré.
• Dashboards de Threat Hunting :
  • Visualiser les anomalies de trafic dans Kibana.
• Analyse comportementale :
  • Utiliser ELK pour repérer les balisages (Beaconing) et les exfiltrations.
• Atelier :
  • Construction d’un centre de commande (SOC Dashboard) pour la visibilité TLS.

JOUR 4 : Threat Intelligence & Fingerprinting

• L’art de l’empreinte :
  • Maîtriser JA3 / JA3S et passer au standard JA4/JA4S (2026).
• Détection de Malwares :
  • Analyse du modus operandi des Botnets et des chevaux de Troie financiers.
• Intelligence de menace (CTI) :
  • Intégrer des flux de réputation et faire du Géo-mapping d’IP suspectes.
• Atelier :
  • Identifier un agent malveillant (C2) uniquement par son empreinte TLS.

JOUR 5 : Intelligence Artificielle & Sujets Avancés

• Machine Learning & Deep Learning :
  • Classification du trafic par auto-encodeurs et modèles génératifs.
• Détection de l’Heuristique :
  • Aller au-delà des signatures pour repérer les menaces inconnues (0-day).
• Fingerprinting d’applications :
  • Identifier les services (Tor, VPN, Apps) au sein de tunnels chiffrés.
• Challenge Final :
  • Investigation complète sur une infection réseau simulée dans le Cyber-Range dndagency.

Evaluation et fin de session

• La session se clôture par une épreuve de validation des acquis (QCM post-TP) réalisée en environnement réel.La réussite de cet examen permet l’obtention de votre badge de certification DNDA.

Autres formations complémentaires

Pour construire votre parcours d’expertise, dndagency vous suggère les modules suivants :

• Module 1 : Data Mining & Machine Learning
• Module 2 : Data Mining & Machine Learning avec Python
• Module 3 : Deep Learning & LLM Ops (Large Language Models Operations)
• Module 5 : Python pour l’Automatisation (Scripting expert)

Profil Formateur : Tristan P

• cybersécurité et expert Python.
  • Spécialiste du scripting sécurisé, il possède une maîtrise avancée de l’automatisation des processus au sein d’infrastructures critiques.Il apporte une vision « SecOps » indispensable à travers une expertise pratique éprouvée dans les environnements applicatifs et industriels (OT) de grande envergure.