IAML IA et du ML pour la cybersecurite - SEC201
CNAM DE BRETAGNE
Non finançable CPF
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Objectifs
Acquérir des compétences élevées qui permettront de mener des activités d'extraction, d'analyses et de présentation sur les données massives présentes dans les centres de sécurité opérationnelle (SOC) à des fins d'investigation (forensic) ou d'anticipation de la menace (CTI-Hunting).
Programme
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
(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
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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
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