Prérequis

Aucun

Durée

2 jours

Contenu Technique de la Formation

La formation couvre les aspects techniques suivants :

• Introduction aux principes fondamentaux de l’apprentissage automatique
• Typologies de menaces détectables par machine learning
• Prétraitement et analyse exploratoire des données de sécurité
• Sélection et évaluation des algorithmes de machine learning
• Détection d'anomalies par apprentissage supervisé et non supervisé
• Techniques d'apprentissage automatique appliquées à la cybersécurité
• Interprétation et validation des résultats obtenus par les modèles
• Mise en production et monitoring continu des modèles

Objectifs de la Formation

Les objectifs visés par cette formation sont :

• Comprendre l'apport du machine learning dans la cybersécurité
• Identifier les typologies de menaces détectables par IA
• Maîtriser le prétraitement et l'analyse des données de sécurité
• Mettre en œuvre des modèles de détection supervisés et non supervisés
• Déployer et monitorer des modèles en environnement de production

Table des Matières

Introduction et Typologies de Menaces

• Contexte de la cybersécurité actuelle et rôle du machine learning
• Concepts clés de l'apprentissage automatique en sécurité
• Intrusions réseau, fraude, attaques DoS et malware/ransomwares

Données et Modèles d'Apprentissage

• Collecte, nettoyage et sélection des caractéristiques pertinentes
• Analyse exploratoire des données (EDA)
• Modèles supervisés (classification, régression)
• Modèles non supervisés (clustering, détection d'anomalies)
• Méthodes hybrides et semi-supervisées

Déploiement et Production

• Évaluation des performances et métriques clés en cybersécurité
• Interprétation des résultats pour la prise de décision
• Intégration dans les systèmes existants
• Monitoring et amélioration continue des modèles

En Pratique

• Les exercices sont proposés progressivement tout au long de la formation, adaptés au niveau et aux attentes des participants. Quelques exemples :
• Construction et évaluation d’un modèle de détection d’anomalies sur des données réseau.
• Détection automatisée d'activités suspectes dans des journaux système.
• Implémentation d’un modèle de classification pour identifier des malwares.
• Mise en œuvre d’un pipeline complet de machine learning pour la cybersécurité, de la collecte à l'interprétation des résultats.

Modalités et Inscription

Cette formation est proposée selon deux formules pour s'adapter au mieux à vos besoins :

Session régulière

Des sessions sont organisées à intervalles réguliers. Demandez les prochaines dates planifiées pour vous inscrire à la prochaine session.

Sur mesure & intra-entreprise

Vous souhaitez former vos équipes directement dans vos locaux ou adapter le programme technique à votre contexte d'entreprise ? Contactez-nous pour obtenir un devis personnalisé.