EduGroupe accompagne les entreprises dans leurs projets de formation liée aux technologies informatiques
Formation L’intelligence artificielle et la sécurité opérationnelle
- Référence : SECIA100
- Durée : 7 heures
- Certification : Non
- Eligible CPF : Non
RÉSUMÉ
Cette formation permet de comprendre ce qu’est l’Intelligence Artificielle (IA), comment la définir dans le contexte de la cybersécurité et aussi de mesurer l’importance de sécuriser nos objets connectés, nos identités, nos données personnelles, etc. et de comprendre l'importance de la sécurité opérationnelle.
CONNAISSANCES PREALABLES
- Connaissance préalable d'un langage de l'outil informatique et d'un langage de programmation
PROFIL DES STAGIAIRES
- Décideur, chef de projet, ingénieur, développeur, chercheurs
OBJECTIFS
- Comprendre en quoi l'intelligence artificielle peut être utile à la cybersécurité
- Appréhender les problèmes de sécurité liés aux objets connectés
- Découvrir les outils et moyens de détection contre les attaques d’Ingénierie sociale, biométrique, usurpation...
METHODES PEDAGOGIQUES
- 6 à 12 personnes maximum par cours, 1 poste de travail par stagiaire
- Remise d’une documentation pédagogique papier ou numérique pendant le stage
- La formation est constituée d’apports théoriques, d’exercices pratiques et de réflexions
METHODES D'EVALUATION DES ACQUIS
- Auto-évaluation des acquis par le stagiaire via un questionnaire
- Attestation de fin de stage adressée avec la facture
FORMATEUR
Consultant-Formateur expert Sécurité défensive
CONTENU DU COURS Sécurité défensive
1 - Définir les enjeux entre : IA, robotique et cybersécurité
- Enjeux pour les états, les armées et toute organisation liée à l’informatique
- Possibilités et limites de la cybersécurité liées à l’IA
- Menaces logicielles. Outils de détection de logiciels malveillants
- Problèmes de sécurités liés à l’Internet des Objets (IoT)
- Possibilités et limites de l’IoT dans un contexte de cybersécurité
- Objets connectés malveillants vs moyens de détections
- Démonstrations : logiciels polymorphiques, algorithmes génétiques utiles à la génération de codes polymorphes, matériels électroniques et robotiques
- Définition et concepts
2 - Ingénierie sociale et intelligence artificielle
- Qu’est ce qu’une attaque d’ingénierie sociale ? Quelles en sont les conséquences ?
- Démonstration : Mise en œuvre d’un réseau GAN pour produire des images aux styles factices
- De nouveaux outils comme moyens de détections
- Possibilités et limites d’un réseau GAN (Generative Adversarial Networks)
- Principes des « deepfakes » (fausses identités, images, voix et vidéos)
3 - L'IA comme outil de détection, protection, surveillance, identification...
- Des systèmes à la « complexité » toujours plus croissante
- Démonstrations : Modèle de détection. Typologie des caméras (360, HD, 3D-RGBd…). Démonstrations des limites, des « biais » liés à l’IA et des cas où l’IA est plus efficace que l’œil humain
- Utilisation détournée : faux positifs, faux négatifs, actes malveillants…
- Possibilités et limites du ML et du DL dans l’identification des personnes
- IA, outil de surveillance. Utilisation du ML et DL par les systèmes biométriques
- Machine Learning (ML) et Deep Learning (DP) pour la détection et la prévention des anomalies
- Des indicateurs statistiques « classiques » insuffisants pour surveiller un système complexe
4 - Une écoute boostée à l’IA
- Contexte d’écoutes « boostées » à l’intelligence artificielle
- Outils et moyens pour écouter une conversation, déceler un code secret, reconstituer un mail…
- Des projets menés à bien accessible à tous
- Comment préserver la confidentialité de nos échanges ?
- Possibilités et limites entre « frappologie » et IA. Comment s’en protéger ?
- Démonstration : Outils et recherches utiles pour reconstruire, prédire des signaux indirects dans un environnement bruité
