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IAML : IA et du ML pour la cybersécurité

IAML : IA et du ML pour la cybersécurité
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Détails

Infos générales

Code
SEC201

Présentation

Objectifs

L’objectif pédagogique du cours sera d'apprendre à modéliser et concevoir des moteurs d'apprentissage artificiel simples (ML), supervisés et non supervisés susceptibles d'être utilisés dans un centre de sécurité opérationnel (SOC) en complément d'outils de gestion des informations de sécurité (SIEM). Il permettra de mettre en place une gestion des connaissances cyber (KM), à partir d'ontologies ou de graphes de connaissances. Il vous permettra également d'explorer des techniques intéressantes pour la cybersécurité comme le "process mining" (PM) ou encore la détection d'anomalies (DA).

Enfin, dans un contexte où les hautes technologies évoluent rapidement, il est difficile de faire des choix structurants face à une problématique de traitement de données massives. On ne peut pas tout connaitre ! les outils évoluent vite. Le cours est là pour vous "apprendre à apprendre"  à partir du module de recherche bibliographique, à maitriser les "deep tech", avoir une démarche scientifique pour connaitre et évaluer l'état de l'art des différentes techniques et méthodes d'IA associées à la cybersécurité.

Conditions d'accès

Pré-requis

Formation(s) requise(s)

Aucun prérequis.

Programme

Contenu de la formation

Le déploiement des enseignements s'effectue à raison d'un volume de 12 unités temps (UT).

Temps 1 : IAML pour la cyber

(IA/ML 1 UT*)

Histoire, enjeux et champ disciplinaire de l'intelligence artificielle.

Techniques de l'intelligence artificielle au service de la cybersécurité.

Fondamentaux de la détection d’anomalie à partir des données.

Typologie des données de sécurité traitées pour l'apprentissage  (hétérogénité, structures, ..).

Modèle général du traitement automatique des logs.

Temps 2 : KM

(KM : 4 UT*)

Fondamentaux pour la gestion des connaissances

Langages semi-formels : ontologies et web sémantique

Temps 3 : ML

(ML : 4 UT*)

Classifications statistiques : supervisées, semi-supervisées, non supervisées

Fondamentaux pour l'apprentissage artificiel

Techniques du machine learning (Réseaux de neurone, Deep learning).

Temps 4 : PM ou AD

(PM : 1 UT*)

Généralités sur le Process Mining ou sur la Détection d'Anomalies (AD)

Temps 5 : RB : IA/ML pour la cyber

RB: 4 UT*)

Lien avec les applications actuelles en cybersécurité au travers d'une étude bibliographique tutorée par un enseignant chercheur,

Outils de cybersécurité à base de machine learning, knowledge management et IA.

Remarques

*Par semaine, 1 UT comprend deux heures de cours, deux heures de travaux pratiques, attend quatre heures à minima de travail personnel. Chaque UT est donc espacée d'une semaine, ce rythme doit être pris en compte dans la planification des enseignements

 

Unités d'enseignement

  • À distance / Partiellement à distance Février à Juin

Organisation

Durée et organisation

L'année est organisée en 2 semestres : semestre 1 (S1) d'octobre à février/mars et semestre 2 (S2) de février/mars à juin.
 

Méthodes mobilisées

Pédagogie qui combine apports académiques, études de cas basées sur des pratiques professionnelles et expérience des élèves.
Équipe pédagogique constituée pour partie de professionnels. Un espace numérique de formation (ENF) est utilisé tout au long du cursus.
 

Modalités d'évaluation

Chaque unité (UE/US, UA) fait l'objet d'une évaluation organisée en accord avec l'Établissement public (certificateur) dans le cadre d'un règlement national des examens.
 

Accessibilité public en situation de handicap

Nos formations sont accessibles aux publics en situation de handicap. Un référent Cnam est dédié à l'accompagnement de toute personne en situation de handicap. Pour contacter le référent : handi@cnam-paysdelaloire.fr

Modalités d'inscription

Consultez nos tarifs

Comment s'inscrire ?

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Modalités et délais d'accès

Les inscriptions se déroulent dès le mois de mai pour les formations qui débutent en octobre (semestre 1) et dès novembre pour les formations qui débutent en février/mars (semestre 2).