Plan du cours

Introduction à l'IA en Cybersécurité

  • Landscape actuel des menaces cybernétiques
  • Cas d'utilisation de l'IA en cybersécurité
  • Aperçu des techniques d'apprentissage automatique et profond

Collecte et Prétraitement des Données

  • Sources de données de sécurité : journaux, alertes et trafic réseau
  • Étiquetage et normalisation des données
  • Gestion des ensembles de données déséquilibrés

Détection des Menaces et Identification d'Anomalies

  • Apprentissage supervisé vs. non supervisé
  • Construction de modèles de classification pour la détection d'intrusion
  • Téniques de regroupement pour la détection d'anomalies

Automatisation des Processus de Sécurité avec l'IA

  • Utilisation de l'IA pour automatiser l'analyse des menaces
  • Plateformes de Sécurité Orchestration, Automation et Response (SOAR)
  • Cas d'étude : Automatisation de la détection et de la réponse aux phishing

Predictive Analytics pour la Cybersécurité

  • Tendances des attaques Forecasting en utilisant des modèles de séries temporelles
  • Utilisation du traitement du langage naturel (NLP) sur les rapports de menaces
  • Construction d'un pipeline de prédiction des menaces

Réponse aux Incidents avec des Systèmes Intelligents

  • Conception d'une trame de réponse aux incidents alimentée par l'IA
  • Décision en temps réel
  • Intégration avec les plateformes SIEM et intelligence sur les menaces

Outils et Cadres IA pour la Cybersécurité

  • Outils et bibliothèques open source (ex: Scikit-learn, TensorFlow, Keras)
  • Plateformes d'analyse de sécurité et d'automatisation
  • Considérations pour la mise en œuvre

Considérations Éthiques et Opérationnelles

  • Biais et équité dans les modèles IA
  • Réglementations et conformités
  • Transparence et explication

Projet Final et Conclusion

  • Développer et mettre en œuvre une solution alimentée par l'IA pour un problème de cybersécurité réel
  • Présentation et feedback
  • Résumé et prochaines étapes

Résumé et Prochaines Étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de base en cybersécurité
  • Expérience avec la programmation ou le scripting (par exemple, Python)
  • Familiarité avec les fondamentaux de l'apprentissage automatique

Public cible

  • Analystes et ingénieurs en cybersécurité
  • Professionnels de l'IA et de la science des données intéressés par les applications en cybersécurité
  • Architectes de sécurité et gestionnaires TI
 21 Heures

Nombre de participants


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