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