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Plan du cours

Introduction à l'IA dans la cybersécurité

  • Contexte actuel des cybermenaces
  • Cas d'utilisation de l'IA en cybersécurité
  • Aperçu des techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond

Collecte et prétraitement des données

  • Sources de données de sécurité : journaux, alertes et trafic réseau
  • Étiquetage et normalisation des données
  • Gestion des ensembles de données déséquilibrés

Détection des menaces et identification des anomalies

  • Apprentissage supervisé vs non supervisé
  • Construction de modèles de classification pour la détection d'intrusion
  • Techniques de clustering pour la détection d'anomalies

Automatisation des processus de sécurité avec l'IA

  • IA pour l'automatisation de l'analyse du renseignement sur les menaces
  • Plateformes d'orchestration, d'automatisation et de réponse en sécurité (SOAR)
  • Étude de cas : automatisation de la détection et de la réponse aux hameçonnages

Analytique prédictive pour la cybersécurité

  • Prévision des tendances d'attaque à l'aide de modèles de séries temporelles
  • Utilisation du traitement du langage naturel (NLP) sur les rapports de menaces
  • Construction d'un pipeline de prédiction des menaces

Réponse aux incidents avec des systèmes intelligents

  • Construction d'un cadre de réponse aux incidents alimenté par l'IA
  • Prise de décision en temps réel
  • Intégration avec les plateformes SIEM et de renseignement sur les menaces

Outils et frameworks d'IA pour la cybersécurité

  • Outils et bibliothèques open source (par exemple, Scikit-learn, TensorFlow, Keras)
  • Plateformes d'analyse de sécurité et d'automatisation
  • Considérations de déploiement

Considérations éthiques et opérationnelles

  • Biais et équité dans les modèles d'IA
  • Règlements et conformité
  • Transparence et explicabilité

Projet final : Solution de cybersécurité alimentée par l'IA

  • Conception et mise en œuvre d'une solution pilotée par l'IA pour un problème de cybersécurité réel
  • Résolution collaborative de problèmes et développement de solutions
  • Présentation et retours d'information

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de base de la cybersécurité
  • Expérience en programmation ou scripting (par exemple, Python)
  • Familiarité avec les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique

Public cible

  • Analystes et ingénieurs en cybersécurité
  • Professionnels de l'IA et des données scientifiques intéressés par les applications en cybersécurité
  • Architectes de sécurité et gestionnaires TI
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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