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
Nos clients témoignent (5)
J'ai beaucoup appris et j'ai acquis des connaissances que je peux utiliser dans mon travail !
Artur - Akademia Lomzynska
Formation - Active Directory for Admins
Traduction automatique
Informations générales sur les cours
Paulo Gouveia - EID
Formation - C/C++ Secure Coding
Traduction automatique
Rien, c'était parfait.
Zola Madolo - Vodacom
Formation - Android Security
Traduction automatique
Cela ouvre beaucoup de perspectives et donne de nombreuses informations sur la sécurité
Nolbabalo Tshotsho - Vodacom SA
Formation - Advanced Java Security
Traduction automatique
I genuinely enjoyed the great information and content.
Dennis Barela
Formation - OpenLDAP Workshop
Traduction automatique