• Panorama stratégique :
  • Vue d’ensemble de la Scipy Stack (Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib). Critères de choix et de qualité d’une librairie pour la production.
• Précision numérique & Calcul réel :
  • Comprendre et contourner les erreurs de calculs liées à la norme en virgule flottante (indispensable pour les systèmes critiques).
• Le socle Numpy :
  • Manipulation avancée de tableaux de nombres, différences avec les listes, sélection, filtres et fonctions mathématiques optimisées.

 Jour 2 : Analyse de Données avec Pandas

• Structures de données :
  • Maîtrise des Séries et Dataframes. Lecture de formats hétérogènes (CSV, Excel, SQL).
• Manipulation avancée :
  • Indexation, agrégations, jointures complexes et fonctions de fenêtrage.
• Analyse temporelle :
  • Fonctions avancées pour manipuler les séries temporelles (données de capteurs, logs, flux financiers).

 Jour 3 : Visualisation & Données Géospatiales

• Visualisation statique :
  • Maîtrise de Matplotlib (nuages de points, 3D, annotations) et statistiques avec Seaborn.
• Visualisation Web & Interactive :
  • Introduction à l’écosystème PyViz/HoloViz (Bokeh, Altair, Plotly).
• Intelligence Géospatiale :
  • Cartographie interactive avec Folium/iPyleaflet et statique avec Cartopy. Conversion de systèmes de coordonnées.

 Jour 4 : Big Data, Parallélisation & Performance

• Gestion de la volumétrie :
  • Utilisation des formats scientifiques performants (H5py, Parquet, NetCDF4, Xarray).
• Calcul distribué :
  • Paralléliser les calculs et manipuler des dataframes gigantesques avec Dask.
• Accélération matérielle :
  • Introduction à l’utilisation de CuDF pour le calcul sur GPU.
• Personnalisation :
  • Application pratique sur vos données métiers (sous réserve de confidentialité).

Jour 5 : Machine Learning & Analyse Statistique

• Modélisation avec Scikit-Learn & Statsmodels :
  • Régression logistique, analyse discriminante et arbres de décision.
• Validation de modèles :
  • Gestion des ensembles d’apprentissage/test et métriques d’évaluation de performance.
• Introduction au Big Data distribué :
  • Premiers pas avec PySpark pour l’intégration de Spark dans l’écosystème Python.

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.

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.

Autres formations complémentaires

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

• Module 2 : Data Mining & Machine Learning avec Python
• Module 3 : Deep Learning & LLM Ops (Large Language Models Operations)
• Module 4 : Encrypted Traffic Analytics (ETA)
• Module 5 : Python pour l’Automatisation (Scripting expert)

Profil Formateur : Alban.V

• Le module est animé par Alban V., praticien-formateur confirmé et Expert Data Scientist. Ingénieur spécialisé en intelligence artificielle, il met à profit sa solide expérience dans le déploiement de modèles prédictifs et sa maîtrise des architectures de données complexes. Son expertise pratique est éprouvée au sein d’environnements de haute précision et de systèmes industriels (OT), garantissant la mise en œuvre de modèles robustes et exploitables sur le terrain.

L’article Data Mining & Machine Learning Python est apparu en premier sur DNDA Formation.

• Le Standard Python :

  • Rappel express des spécificités (f-strings avancées, typage statique avec mypy).
  • Gestion moderne des environnements : UV et Poetry (adieu les venv classiques).

• Structures de données puissantes :

  • List & Dictionary Comprehensions (pour la performance).
  • Manipulation de JSON et YAML pour les configurations DevOps.

Interaction Système & OS :

• • Automatiser avec os, sys, et pathlib.
  • Exécuter des commandes complexes avec subprocess.

• Programmation Modulaire :

  • Créer ses propres librairies réutilisables.
  • Maîtrise de la bibliothèque standard (Itertools, Collections).

JOUR 2 : Logique Avancée, Objets & Data

Programmation Orientée Objet (POO) pragmatique :

• Pourquoi et comment utiliser les classes pour l’automatisation.
• Les Dataclasses (le standard pour simplifier le code).

Gestion des erreurs et Résilience :

• Stratégies de Try/Except pour les scripts critiques.
• Logging professionnel (plus jamais de print pour débugger).

Persistance des données & API :

• Interaction avec SQLite et PostgreSQL (via SQLAlchemy).
• Introduction aux requêtes HTTP (module httpx) pour interagir avec des API Cloud.

Sécurité & Bonnes Pratiques :

• Audit de code avec Ruff (linting ultra-rapide).
• Sécurisation des scripts (gestion des secrets et variables d’environnement).

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 4 : Encrypted Traffic Analytics (ETA)
• 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.

L’article Python pour l’Automatisation est apparu en premier sur DNDA Formation.

• Le virage technologique :
  • Pourquoi PyTorch a détrôné TensorFlow en 2026.
• Architecture PyTorch :
  • Tensors, Autograd, et graphes dynamiques.
• Construction de réseaux :
  • Du Perceptron Multi-Couches (MLP) aux optimiseurs modernes (AdamW, Lion).
• Atelier :
  • Création d’un premier moteur de prédiction robuste.

Jour 2 : Vision par Ordinateur & Transfer Learning

• Architectures CNN :
  • De ResNet aux Vision Transformers (ViT).
• Optimisation :
  • Techniques avancées de régularisation et de data augmentation.
• Transfer Learning :
  • Réutiliser et adapter des modèles pré-entraînés pour des cas d’usage métiers.
• Atelier :
  • Classification d’images complexes avec une précision industrielle.

Jour 3 : L’Ère des Transformers & NLP Moderne

• Mécanisme d’Attention :
  • Comprendre la révolution du « Self-Attention ».
• Architectures LLM :
  • Analyse profonde de Llama 3 et Mistral.
• Tokenisation & Embeddings :
  • Préparer les données textuelles pour la haute performance.
• Atelier :
  • Construction d’un pipeline de traitement de texte intelligent.

Jour 4 : GenAI, RAG & Fine-Tuning Avancé

• Retrieval Augmented Generation (RAG) :
  • Connecter l’IA aux données privées de l’entreprise.
• Fine-Tuning efficace :
  • Maîtriser LoRA, QLoRA et PEFT pour adapter des modèles géants à moindre coût.
• Modèles de Diffusion :
  • Introduction à la génération d’images et de contenus.
• Atelier :
  • Création d’un agent conversationnel expert sur vos propres documents.

Jour 5 : AISecOps, Éthique & Mise en Production

• Sécurité de l’IA :
  • Parer les injections de prompts et sécuriser les API (OWASP Top 10 for LLM).
• Déploiement Industriel :
  • TorchServe, ONNX et intégration dans des pipelines CI/CD.
• Optimisation :
  • Quantization (4-bit/8-bit) pour réduire les coûts d’infrastructure.
• Projet Final « The Sentience » :
  • Déploiement d’un agent IA complet, audité et sécurisé.

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.

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.

Autres formations complémentaires

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

• Module 2 : Data Mining & Machine Learning avec Python
• Module 3 : Deep Learning & LLM Ops (Large Language Models Operations)
• Module 4 : Encrypted Traffic Analytics (ETA)
• Module 5 : Python pour l’Automatisation (Scripting expert)

Profil Formateur : Alban.V

• Le module est animé par Alban V., praticien-formateur confirmé et Expert Data Scientist. Ingénieur spécialisé en intelligence artificielle, il met à profit sa solide expérience dans le déploiement de modèles prédictifs et sa maîtrise des architectures de données complexes. Son expertise pratique est éprouvée au sein d’environnements de haute précision et de systèmes industriels (OT), garantissant la mise en œuvre de modèles robustes et exploitables sur le terrain.

L’article Deep Learning & LLM Ops est apparu en premier sur DNDA Formation.

• Panorama de la Data Science :
  • Différences entre Data Mining, ML, Deep Learning et IA Générative.
• Environnement de travail :
  • Jupyter Lab, Google Colab et gestion des environnements virtuels.
• La pile scientifique Python : * NumPy :
  • Calcul matriciel et manipulation de Tensors.
• Pandas :
  • DataFrames, indexation et agrégation de données complexes.
• Atelier :
  • Audit et exploration d’un jeu de données hétérogène (Logs système ou données transactionnelles).

JOUR 2 : Data Wrangling & Feature Engineering

• Qualité de la donnée :
  • Gestion des valeurs manquantes, des doublons et des aberrations (Outliers).
• Ingénierie des caractéristiques :
  • Encodage des variables, normalisation, discrétisation.
• Sélection de variables :
  • Identifier les signaux les plus pertinents pour le modèle.
• Atelier :
  • Construction d’un pipeline de nettoyage automatisé et reproductible.

JOUR 3 : Apprentissage Supervisé : Prédiction & Classification

• Algorithmes de Classification :
  • Arbres de décision, Random Forest, SVM.
• Algorithmes de Régression :
  • Prédire des valeurs numériques continues.
• Optimisation :
  • Recherche d’hyper-paramètres (GridSearch, Optuna) pour maximiser les performances.
• Atelier :
  • Création d’un moteur de scoring pour la détection de risques.

JOUR 4 : Apprentissage Non-Supervisé & Détection d’Anomalies

• Clustering :
  • K-Means, DBSCAN (regrouper des données similaires).
• Réduction de dimension :
  • PCA (Analyse en Composantes Principales) pour visualiser les menaces.
• Algorithmes de détection d’anomalies :
  • Isolation Forest, Local Outlier Factor.
• Atelier :
  • Analyse d’un flux réseau pour isoler des comportements atypiques (Signaux faibles).

JOUR 5 : Évaluation, MLOps & Éthique de l’IA

• Métriques de performance :
  • Matrice de confusion, Courbe ROC, Précision vs Rappel.
• Introduction au MLOps :
  • Cycle de vie du modèle, versioning (DVC) et monitoring de la dérive (Drift).
• Biais et Éthique :
  • Détecter les biais algorithmiques et assurer la gouvernance des données.
• Projet Final « Anomaly Hunt » :
  • Challenge de synthèse intégrant l’ensemble du pipeline, du nettoyage à la détection finale d’anomalies.

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.

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.

Autres formations complémentaires

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

• Module 2 : Data Mining & Machine Learning avec Python
• Module 3 : Deep Learning & LLM Ops (Large Language Models Operations)
• Module 4 : Encrypted Traffic Analytics (ETA)
• Module 5 : Python pour l’Automatisation (Scripting expert)

Profil Formateur : Alban.V

• Le module est animé par Alban V., praticien-formateur confirmé et Expert Data Scientist. Ingénieur spécialisé en intelligence artificielle, il met à profit sa solide expérience dans le déploiement de modèles prédictifs et sa maîtrise des architectures de données complexes. Son expertise pratique est éprouvée au sein d’environnements de haute précision et de systèmes industriels (OT), garantissant la mise en œuvre de modèles robustes et exploitables sur le terrain.

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1. Vocabulaire, bénéfices et principes fondamentaux du DEVSECOPS

• • Le lexique technique :
    • Maîtrise de termes comme la Modélisation des menaces (Threat Modeling), l’Identité fédérée, et la gestion des Logs pour la traçabilité.
  • Les principes de base :
    • Comprendre comment les rôles DevSecOps s’insèrent dans une culture DevOps globale pour améliorer la communication entre les pôles Dev, Sec et Ops.
  • Apport métier :
    • Analyse des stratégies de sécurité axées sur l’entreprise, visant à intégrer toutes les parties prenantes dans les pratiques de livraison.

2. Les « 3 façons » d’intégrer la sécurité au DevOps

• • Le Flux (Flow) :
    • Insérer des contrôles de sécurité à chaque étape du pipeline pour que la sécurité ne soit plus un goulot d’étranglement à la fin, mais une vérification fluide et continue.
  • Le Feedback :
    • Mettre en place des boucles de rétroaction rapides. Si une vulnérabilité est détectée, l’alerte doit remonter immédiatement au développeur pour une correction instantanée.
  • L’Apprentissage Continu :
    • Transformer chaque incident ou faille détectée en une opportunité d’apprentissage pour renforcer l’hygiène de base en matière de sécurité et l’architecture globale.
• Travaux Pratiques : Schématisation du pipeline CI/CD
  • Identification des étapes :
    •  Sourcing du code, Build (compilation), Tests unitaires et fonctionnels, Déploiement.
  • Points d’insertion Sec :
    • Déterminer où placer l’analyse statique du code (SAST), l’analyse dynamique (DAST) et les contrôles de conformité.
  • Visualisation des outils :
    • Mapper les outils d’automatisation et les points de passage obligatoires pour garantir que le logiciel est « sécurisé par conception » (secure by design)

Jour 2 : Technique, Gouvernance et Certification

4. Gestion des Identités (IAM) et Hygiène de Sécurité

• • Fondamentaux de l’IAM :
    • Étude des concepts de base et de l’importance vitale de la gestion des identités dans un écosystème distribué.
  • Architecture Technique :
    •  Mise en œuvre de l’identité fédérée pour unifier les accès et gestion avancée de l’architecture de sécurité.
  • Sécurité Opérationnelle :
    • Analyse des erreurs courantes (« Comment se blesser avec l’IAM ») et conseils de déploiement sécurisé.
  • Gestion des Logs :
    • Mise en place d’une traçabilité exhaustive des accès.
  •  Travaux Pratiques :
    •  Atelier sur la résolution des défis complexes liés à l’implémentation de l’IAM en environnement DevOps.

5. Sécurité Applicative et Opérationnelle

• • Techniques de Test (AST) :
    • Panorama des tests de sécurité applicative, méthodologies de test et critères de priorisation des vulnérabilités.
  • Modélisation des Menaces :
    • Anticiper les vecteurs d’attaque dès la phase de conception.
  • Hygiène de base :
    • Application des bonnes pratiques de sécurité dans l’environnement des opérations.
  • Travaux Pratiques :
    • Intégration technique d’outils de sécurité automatisés directement dans votre pipeline CI/CD.

6. Gouvernance, Risque, Conformité (GRC) et Audit

• • Shift Left Audit :
    • Stratégie pour déplacer les contrôles d’audit au plus tôt dans la chaîne de production (« vers la gauche »).
  • Politique en tant que Code (Policy as Code) :
    • Automatisation des règles de conformité pour une vérification en temps réel.
  • Mythes DevOps :
    • Déconstruction des idées reçues sur la séparation des tâches (Segregation of Duties) face à l’agilité.
  •  Travaux Pratiques :
    • Mise en adéquation opérationnelle entre les exigences d’audit, la conformité réglementaire et la vélocité DevOps.

7. Surveillance et Intelligence des Menaces

• • Gestion des Logs et Monitoring :
    • Configuration technique pour une surveillance proactive.
  • Réponse aux incidents :
    • Protocoles d’intervention et introduction à la Forensics (analyse après attaque).
  • Threat Intelligence :
    • Collecte et partage d’informations sur les menaces pour anticiper les nouvelles attaques.

8. Conclusion et Certification

• Synthèse :
  • Rappels des concepts clés et révision globale du programme.
• Travaux Pratiques :
  • Création d’un plan d’action personnel pour implémenter le DevSecOps à votre retour en entreprise.
• Examen officiel :
  • Préparation finale et passage de la certification « DevSecOps Foundation » (examen en ligne, en anglais, durée 1h00).
  • inscription  pour l’examen est inclus dans la formation.( valeur  283 € HT )

Autres formations complémentaires

1. Module 1 : Security by Design – Gouvernance, SI et IoT (Socle Commun)
2. Module 2 : Security by Design – Systèmes d’Information et Infrastructures
3. Module 3 : Security by Design – Développement d’Applications 
4. Module 4 : DevOps Security Manager

Profil Formateur :

• Le module est animé par un praticien formateur confirmé, ingénieur en cybersécurité et expert de terrain , qui met à profit sa solide expérience dans le déploiement de solutions de sécurité et sa maîtrise des bonnes pratiques en Security by Design à travers une expertise pratique éprouvée dans les environnements applicatifs et industriels (OT).

L’article DevSecOps Foundation est apparu en premier sur DNDA Formation.

• Concepts fondamentaux :
  • Principes de la sécurité par la conception et concept de la défense en profondeur.
• Méthodologie d’Analyse de Risques (EBIOS RM / ISO 27005) :
  • Identification des actifs, des menaces et des vulnérabilités.
  • Estimation de la probabilité, de l’impact et priorisation des risques.
  • Développement de stratégies d’atténuation et planification des réponses.
• Atelier Pratique (TP 1) :
  • Analyse des risques sur un mini-projet en environnement OT (Technologie Opérationnelle).

Partie 2 : Sécurité des Données et Conformité

• Gouvernance de la donnée :
  • Sensibilité, classification et hiérarchisation des informations.
• Techniques de protection :
  • Masquage, tokenisation,
  • chiffrement (AES, TLS-SSL)
  • stratégies de sauvegarde.
• Authentification et Accès :
  • Mise en œuvre de la double authentification et respect du principe du moindre privilège.
• Conformité Réglementaire :
  • Focus sur le RGPD et gestion des données dans le cloud.
• Atelier Pratique (TP 5) :
  • Analyse de conformité appliquée aux secteurs critiques (Santé, Industrie, OIV).

Partie 3 : Architecture Modulaire et Validation

• Conception sécurisée :
  • Principes de conception modulaire pour faciliter la maintenance et la séparation des actifs.
• Sécurisation des composants :
  • Stratégies pour isoler chaque module et gérer les interactions sécurisées.
• Hygiène du code :
  • Validation et vérification rigoureuse des accès et des données entrantes.
• Atelier Pratique (TP 6) :
  • Étude de cas sur une architecture modulaire de capteurs (qualité de l’air) et protection contre les commandes malveillantes.

Evaluation et fin de session

• La session se clôture par une épreuve de validation des acquis (QCM post-TP) permettant l’obtention de votre badge de certification DNDA (Niveau bronze), attestant de votre montée en compétence sur ce module expert.

Autres formations complémentaires

1. Module 1 : DevSecOps Foundation 
2. Module 2 : Security by Design – Systèmes d’Information et Infrastructures
3. Module 3 : Security by Design – Développement d’Applications 
4. Module 4 : DevOps Security Manager

Profil Formateur :

• Le module est animé par un praticien formateur confirmé, ingénieur en cybersécurité et expert de terrain , qui met à profit sa solide expérience dans le déploiement de solutions de sécurité et sa maîtrise des bonnes pratiques en Security by Design à travers une expertise pratique éprouvée dans les environnements applicatifs et industriels (OT).

Nota: Ce module pose les bases méthodologiques de la sécurité par la conception.  Il permet de comprendre la défense en profondeur et d’intégrer la sécurité dans le développement Agile.

L’article Security by Design Sécurité en SI et IoT est apparu en premier sur DNDA Formation.

• • Ingénierie Logicielle :
    • Stratégies pour sécuriser chaque module indépendamment et gestion des interactions sécurisées.
  • Hygiène du code :
    • Vérification systématique de la validité des données entrantes pour contrer les commandes malveillantes ou corrompues.
  • TP 6 : Étude de cas sur une architecture modulaire de capteur :
    • protection contre les commandes malveillantes ou corrompues.

2. Sécurité Applicative : Gestion des Sessions et Cloud

• • Authentification Forte :
    • Mise en œuvre de la double authentification et gestion des données dans le cloud.
  • Persistance Sécurisée :
    • Techniques pour sécuriser les sessions dans des environnements distribués ou cloud.
  • TP 7 : Tests de sécurité sur un serveur de commande applicatif avec double authentification
    • mise en place d’indicateurs KPIs de performance.

3. Audit et Résilience : Amélioration Continue

• • Tests Automatisés :
    • Utilisation d’outils tels que OWASP ZAP et Nessus pour les tests de sécurité applicative.
  • Réponse aux incidents :
    • Processus d’amélioration continue et analyse post-incident.
  • TP 8 : Analyse post-incident réelle
    • mise en œuvre d’un plan d’amélioration basé sur un serveur de commande applicatif.

4. Evaluation et fin de session

• La session se clôture par une épreuve de validation des acquis (QCM post-TP) permettant l’obtention de votre badge de certification DNDA (Niveau or), attestant de votre montée en compétence sur ce module expert.

Autres formations complémentaires

1. Module 1 : DevSecOps Foundation 
2. Module 2 : Security by Design – Systèmes d’Information et Infrastructures
3. Module 3 : Security by Design – Développement d’Applications 
4. Module 4 : DevOps Security Manager

Profil Formateur :

• Le module est animé par un praticien formateur confirmé Dndagency, ingénieur en cybersécurité et expert de terrain , qui met à profit sa solide expérience dans le déploiement de solutions de sécurité et sa maîtrise des bonnes pratiques en Security by Design à travers une expertise pratique éprouvée dans les environnements applicatifs et industriels (OT).

Nota:

Ce module de spécialisation s’inscrit dans le parcours certifiant Security by Design de la DNDA Agency. Il approfondit les concepts méthodologiques abordés dans le Module 1 (Socle Commun) pour les appliquer au cycle de vie logiciel (S-SDLC) et au développement Agile.

L’article Security by Design – Développement d’Applications et DevSecOps est apparu en premier sur DNDA Formation.

• • Stratégie :
    • Mise en œuvre de stratégies de sécurisation indépendantes pour chaque module.
  • Résilience :
    • Isolation des composants critiques pour limiter la propagation des menaces.
  • TP 6 (Adapté) :
    • Étude de cas sur une architecture modulaire et analyse de la séparation des actifs.

2. Authentification Forte : MFA et Moindre Privilège

• • Mise en œuvre :
    • Déploiement de la double authentification (MFA) dans des environnements hybrides.
  • Gouvernance :
    • Application stricte du principe du moindre privilège pour les accès d’administration.
  • TP 3 :
    • Mise en œuvre et choix des méthodes de double authentification appropriées.
  • TP 7 :
    • Tests de sécurité sur un serveur de commande avec authentification forte et KPIs.

3. Sécurisation des Flux : Protection des communications

• • Protocoles :
    • Sécurisation des échanges entre capteurs, actionneurs et serveurs SCADA.
  • Cryptographie :
    • Utilisation du chiffrement pour garantir l’intégrité des commandes industrielles.
  • TP 4 :
    • Configuration d’un VPN pour sécuriser les communications critiques entre systèmes SI et OT

4. Evaluation et fin de session

• La session se clôture par une épreuve de validation des acquis (QCM post-TP) permettant l’obtention de votre badge de certification DNDA (Niveau argent), attestant de votre montée en compétence sur ce module expert.

Autres formations complémentaires

1. Module 1 : DevSecOps Foundation 
2. Module 2 : Security by Design – Systèmes d’Information et Infrastructures
3. Module 3 : Security by Design – Développement d’Applications et DevSecOp
4. Module 4 : DevOps Security Manager

Profil Formateur :

• Le module est animé par un praticien formateur confirmé Dndagency, ingénieur en cybersécurité et expert de terrain , qui met à profit sa solide expérience dans le déploiement de solutions de sécurité et sa maîtrise des bonnes pratiques en Security by Design à travers une expertise pratique éprouvée dans les environnements applicatifs et industriels (OT).

Nota:

Ce module de spécialisation s’inscrit dans le parcours Qualifiant  Security by Design de la DNDA Agency Il approfondit les concepts méthodologiques abordés dans le Module 1 (Socle Commun) pour les appliquer de manière opérationnelle aux problématiques d’infrastructures SI, IoT et aux environnements industriels (OT).

L’article Security by Design – Systèmes d’Information et Infrastructures est apparu en premier sur DNDA Formation.

• Audit du Web Moderne : Analyse des vulnérabilités critiques et panorama des menaces actuelles.
• Conformité & Cadre Juridique : Focus sur les données à caractère personnel et les référentiels de sécurité en vigueur.
•  TP 1 : Évaluation initiale des connaissances et questionnaire de maturité.

Section 2 : Audit Technique & Tests d’Intrusion

• Outils d’Audit : Maîtrise de BurpSuite pour l’interception de flux et techniques de Fuzzing pour la détection de failles.
• Analyse Statique (SAST) & Dynamique (DAST) : Méthodologie d’analyse de code et réalisation de tests d’intrusion applicatifs.
• TP 2 : Mise en situation réelle de test d’intrusion sur une application web.

Section 3 : Ingénierie du Durcissement (Hardening)

• Code Résilient : Implémentation de stratégies de sécurisation directement dans le code source.
• Hardening Client/Serveur : Configuration avancée pour le durcissement des serveurs et des interfaces clients.

• TP 3 : Atelier complet de durcissement d’une application vulnérable.

Section 4 : Management du Cycle de Vie (S-SDLC)

• Gouvernance DevSecOps : Intégration de la sécurité dans les paradigmes DevOps et modélisation des menaces.
• Défense en Profondeur : Application de la séparation des privilèges, de la réduction de surface d’attaque et de la sécurité par défaut.
• Forge Logicielle : Sécurisation des dépôts de code, des outils de déploiement et suivi automatisé des bugs.
• Modèles de Maturité : Pilotage de la sécurité via les frameworks OpenSAMM et BSIMM.
• TP 4 : Étude de cas sur le déploiement d’un cycle S-SDLC complet

 Evaluation et fin de session

• La session se clôture par une épreuve de validation des acquis (QCM post-TP) permettant l’obtention de votre badge de certification DNDA (Niveau Platine), attestant de votre montée en compétence sur ce module expert.

Autres formations complémentaires

1. Module 1 : DevSecOps Foundation 
2. Module 2 : Security by Design – Gouvernance, SI et IoT (Socle Commun)
3. Module 3 : Security by Design – Systèmes d’Information et Infrastructures
4. Module 4 : Security by Design – Développement d’Applications et DevSecOp

Profil Formateur :

• Le module est animé par un praticien formateur confirmé, ingénieur en cybersécurité et expert de terrain , qui met à profit sa solide expérience dans le déploiement de solutions de sécurité et sa maîtrise des bonnes pratiques en Security by Design à travers une expertise pratique éprouvée dans les environnements applicatifs et industriels.

L’article DevOps Security Manager est apparu en premier sur DNDA Formation.

• Le contexte
• Une étude de cas
• Un quizz

2 Principes de sécurité des systèmes d’information

• Des architectures sécurisées
• Une administration sécurisée des SI
• La sécurité de l’infrastructure
  • La sécurisation des développements logiciels et applicatifs :
    DevSecOps, SDLC, OWASP, CWE, etc.
• Les fondamentaux de la cryptographie

3 Sécurité des systèmes d’information et projet informatique

• Pourquoi intégrer la sécurité dans vos projets ?
• Les rôles et les responsabilités SSI dans les projets
• Les étapes SSI dans les projets : approche Agile intégrée, ISO 27034, etc.
• Quelques aspects juridiques et règlementaires : NIS, LPM, RGPD, etc.
• La maîtrise des risques : EBIOS RM, MEHARI, etc.
• Une étude de cas
• Une sous-traitance maîtrisée :
  • maintien en conditions opérationnelles et de sécurité (MCO-MCS), plan d’assurance sécurité (PAS), référentiel Cloud, etc.
  • La documentation SSI
  • Les audits de sécurité : infrastructure et applications

4 Evaluation et fin de session

• La session se clôture par une épreuve de validation des acquis (QCM post-TP) permettant l’obtention de votre badge de certification DNDA, attestant de votre montée en compétence sur ce module .

Autres formations complémentaires

1. Module 1 : Security by Design – Gouvernance, SI et IoT (Socle Commun)
2. Module 2 : Security by Design – Systèmes d’Information et Infrastructures
3. Module 3 : Security by Design – Développement d’Applications et DevSecOp
4. Module 4 : DevOps Security Manager

Profil Formateur :

• Le module est animé par un praticien formateur confirmé, ingénieur en cybersécurité et expert de terrain , qui met à profit sa solide expérience dans le déploiement de solutions de sécurité et sa maîtrise des bonnes pratiques en Security by Design à travers une expertise pratique éprouvée dans les environnements applicatifs et industriels (OT).

nota: 

• Ce module constitue l’étape fondamentale pour maîtriser l’intégration de la cybersécurité dans vos cycles de projets informatiques. Contrairement aux approches purement techniques, ce programme se concentre sur la gouvernance et le management des risques stratégiques, incluant la gestion de la sous-traitance et de l’externalisation.Vous apprendrez à fiabiliser vos développements en adoptant les méthodologies d’analyse de risques de référence comme EBIOS RM.

L’article Formation Security by Design est apparu en premier sur DNDA Formation.