IA & Deep Learning pour la Cybersécurité

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

Toutes nos formations sont disponibles en présentiel ou en distanciel.

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.

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

*Sous réserve de maintien de la session
Session ouverte à partir de 3 participants