IAML : IA et du ML pour la cybersécurité

Réf. : SEC201

Sessions de formation

(Fuseau horaire : Europe/Paris)

Centre Cnam Paris - Formation 2nd Semestre ouverte et à distance

La période de cours est planifiée du 03/02/2025 au 07/06/2025

L'inscription est ouverte jusqu'au 14/03/2025 17:00

Centre Cnam Occitanie (Languedoc-Roussillon) - Formation Annuelle en présentiel

Aucune période de cours n'a été indiquée pour cette session

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Présentation

Public, conditions d'accès et prérequis

Bac+ 4 informatique

Il est fortement conseillé d'avoir suivi les unités d'enseignement suivantes : SEC102, SEC105, RCP101 ou RCP105, SEC107,

De même, la connaissance des langages  python ou tout autre langage de programmation

Enfin il est recommandé de ne suivre qu'une UE 200 par semestre.

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).

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. Le cours vous "apprendra à apprendre" à maitriser ces "deep tech" à partir du module de recherche bibliographique, qui vous apprendra à avoir une démarche scientifique pour connaitre et évaluer l'état de l'art.

Contenu

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

(PM : 1 UT*)

Généralités sur le Process Mining

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

Modalités d'évaluation

  • Contrôle continu
  • Projet(s)
  • Mémoire

Controle continu 

Recherche bibliographique avec une note individuelle