Machine Learning appliqué à la cybersécurité

Objectifs

Comprendre comment le machine learning est utilisé pour renforcer les dispositifs de cybersécurité
Identifier les principaux cas d’usage et modèles appliqués à la détection, la prévention et la réponse aux menaces
Savoir comment intégrer une démarche ML dans une stratégie de sécurité des systèmes d’information
Appréhender les limites, les biais et les enjeux liés à l’IA en contexte de sécurité

Participants

RSSI, analystes SOC, ingénieurs sécurité, data analysts, DSI, développeurs, chefs de projet cyber et IA

Pré-requis

Connaissances de base en cybersécurité ou en machine learning

Programme

Comprendre le rôle du machine learning dans la détection d’anomalies, d’intrusions ou de comportements suspects
Identifier les modèles les plus utilisés : forêts aléatoires, SVM, réseaux de neurones, modèles non supervisés
Détecter les attaques en analysant les journaux d’événements, le trafic réseau ou les comportements utilisateurs
Automatiser la classification des alertes pour aider à prioriser et réduire le bruit dans les systèmes SOC
Utiliser l’apprentissage non supervisé pour repérer des comportements inhabituels sans règles prédéfinies
Appliquer l’analyse prédictive pour anticiper des risques de compromission ou de mouvements latéraux
Renforcer les outils EDR, SIEM et NDR avec des algorithmes adaptatifs
Protéger les endpoints et systèmes contre les malwares, phishing ou menaces inconnues
Comprendre les risques d’attaque contre les modèles ML eux-mêmes (adversarial attacks)
S’assurer de la qualité des données d’apprentissage pour éviter les biais ou les faux positifs massifs
Intégrer les modèles ML dans un pipeline de sécurité sans remplacer le jugement humain
Suivre les performances, affiner les modèles et les adapter en continu aux nouvelles menaces
Adopter une démarche éthique et responsable dans l’usage de l’IA pour la cybersécurité

Exercices pratiques

Identifier les cas d’usage pertinents du ML dans une architecture de sécurité existante
Simuler une détection d’anomalie sur un jeu de données de logs réseau
Comparer deux approches : détection par signature vs détection par apprentissage
Proposer un mini-projet ML orienté cybersécurité adapté à son organisation

Aptibox

Carte des cas d’usage ML en cybersécurité (détection, réponse, prévention)
Fiche des principaux modèles ML appliqués à la sécurité et leurs avantages
Guide de démarrage d’un projet ML dans un environnement SOC
Liste d’outils et jeux de données open source pour s’entraîner à la cyber IA

Référence

IAF153

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

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Coaching
Entrainement intensif
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