Machine Learning appliqué à la cybersécurité

Objectifs

Comprendre les usages du machine learning dans les systèmes de cybersécurité
Identifier les principaux modèles et cas d’usage pour détecter et prévenir les menaces
Savoir intégrer une approche IA dans une stratégie de sécurité informatique

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 cybersécurité moderne
Identifier les principaux modèles utilisés pour la détection d’anomalies et d’intrusions
Analyser les journaux d’événements et le trafic réseau avec des algorithmes ML
Automatiser la classification et la priorisation des alertes de sécurité
Utiliser l’apprentissage non supervisé pour détecter des comportements inhabituels
Renforcer les outils SOC, SIEM, EDR et NDR grâce au machine learning
Détecter les malwares, tentatives de phishing et menaces émergentes
Comprendre les risques et attaques ciblant les modèles de machine learning
Évaluer et améliorer les performances des modèles de détection
Intégrer le machine learning dans une démarche de cybersécurité éthique et responsable

Exercices pratiques

Identifier des cas d’usage ML dans une architecture de cybersécurité
Simuler une détection d’anomalie à partir de logs réseau
Comparer une approche par signatures et une approche basée sur le machine learning

Aptibox

Carte des principaux cas d’usage du machine learning en cybersécurité
Fiche synthèse des modèles ML utilisés en détection et analyse de menaces
Guide de démarrage d’un projet IA appliqué à la cybersécurité

Référence

IAF153

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
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