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IAML : IA et du ML pour la cybersécurité

Code UE : SEC201

  • Cours
  • 6 crédits

Responsable(s)

Veronique LEGRAND

Public, conditions d’accès et prérequis

Bac+ 4 informatique

Objectifs pédagogiques

L’objectif du cours est de comprendre les enjeux de la supervision de la sécurité en s’appuyant sur les nouvelles techniques de détection d’anomalie impliquant des techniques et outillage du machine learning.
De l’investigation dans les données massives à l’anticipation de la menace, le cours vise l’acquisition de compétences élevées pour intervenir dans les centres de sécurité opérationnelle

Compétences visées

Comprendre les différentes formes d’exposition: menace, attaque,vulnérabilité,
Comprendre, manipuler l’outillage et la méthodologie de l’investigation numérique légale et sa pratique dans les centres opérationnels,
Comprendre les concepts, protocoles, techniques et architectures pour l’investigation et l’analyse de la menace,
Apprendre et pratiquer les différentes analyses d’un centre de sécurité: menace, exploit, vulnérabilités et les corréler avec les différentes formes d’exposition,
Savoir appliquer une remédiation et les stratégies de défense en profondeur adaptées à chacun de ces environnements,
Concevoir des architectures et des protocoles de sécurité pour la détection d’anomalie

Mots-clés

Contenu

Enjeux de la détection d’anomalie:
Cyber-intrusion, activité terroriste, indisponibilité des systèmes,
Définir des régions normales, anormales, frontières,-Intérêt et utilité de l’information,
Bruit: Diminution et accommodation

Typologie des anomalies:
détection d’intrusion (IDS Host based, Networks based, ..),
détection de fraude (carte, assurance, ...), santé,
détection d’accident et d’incident industriels,
détection d’anomalie dans les texte, les images,...
Analyse   de   la   typologie   des   données   sources   (structures, sources ouvertes, ..)

Labellisation et techniques de labellisation des données: statistique, SVM,...supervisées, semi-supervisées, non supervisées,

Techniques de détection d’anomalies
Classifications:   notions   de   «classifier»   à   partir   de   réseaux   de neurones, bayésiens, SVM.
Plus proches voisins: distance, densité,
Clustering
Entropie de l’information.
Output of Anomaly Detection: scores et labe

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

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Intitulé de la formation
Type
Modalité(s)
Lieu(x)
Intitulé de la formation Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique Parcours Cybersécurité
Type Diplôme d'ingénieur
Lieu(x) À la carte
Lieu(x) Auvergne - Rhône-Alpes, Bretagne, Paris
Entrée Bac+2
Intitulé de la formation Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique Parcours Cybersécurité
Type Diplôme d'ingénieur
Lieu(x) Package
Lieu(x) Grand-Est
Entrée Bac+2
Intitulé de la formation Type Modalité(s) Lieu(x)

Contact

EPN05 - Informatique
2 rue Conté accès 33.1.11B
75003 Paris
Tel :01 40 27 28 21
Kamir GUECHTAL-BELAMRI

Voir les dates et horaires, les lieux d'enseignement et les modes d'inscription sur les sites internet des centres régionaux qui proposent cette formation

UE

    • Paris
      • Centre Cnam Paris
        • 2020-2021 2nd semestre : FOAD 100%
        Comment est organisée cette formation ?

        Organisation de la modalité FOAD 100%

        Planning

        2ème semestre

        • Date de démarrage : 20/03/2021
        • Date limite d'inscription : 10/04/2021
        • Regroupements facultatifs : aucun
        • Date de 1ère session d'examen : 14/06/2021
        • Date de 2ème session d'examen : 30/08/2021

        Accompagnement

        • Plateforme Moodle

        Ressources mises à disposition de l'auditeur

        • Documents de cours
        • Enregistrement de cours
        • Documents d'exercices, études de cas activités
        • Bibliographie et webographie

        Modalités de validation

        • 1 devoir à rendre
        • 1 projet collectif
        • 1 projet individuel
        :