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IAML : IA et du ML pour la cybersécurité

Code UE : SEC201-LGR

  • Cours
  • 6 crédits
  • Volume horaire de référence
    (+ ou - 10%) : 50 heures

Responsable(s)

Veronique LEGRAND

Public, conditions d’accès et prérequis

Bac+ 4 informatiqueIl est fortement conseillé d'avoir suivi les unités d'enseignement suivantes : SEC102, SEC105, RCP101 ou RCP105, SEC107,De même, la connaissance des langages  python ou tout autre langage de programmationEnfin il est recommandé de ne suivre qu'une UE 200 par semestre.

L'avis des auditeurs

Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement :

Présence et réussite aux examens

Pour l'année universitaire 2020-2021 :

  • Nombre d'inscrits : 67
  • Taux de présence à l'évaluation : 79%
  • Taux de réussite à l'évaluation : 100%

Objectifs pédagogiques

Le cours vise l’acquisition de compétences élevées pour mener des activités d'extraction, d'analyses et de présentation sur les données massives présentes dans les centres de sécurité opérationnelle (SOC) à des fins d'investigation  (forensic) ou d’anticipation de la menace (CTI-Hunting)L’objectif pédagogique du cours sera de comprendre, utiliser et développer les nouvelles techniques de détection d’anomalies et comportementales utilisées au sein des SOC à partir de capacité de choisir et mettre en oeuvre un outillage adapté, du machine learning, de l'ingéniérie des connaissances, du process mining et des langages formels et semi-formes. Il vise également la compréhension et la maitrise des sources de données, qualifiées ou ouvertes, utilisées dans ces domaines. Enfin, le cours portera également sur une méthodologie de recherche bibliographique pour comprendre les enjeux, les problématiques et les modèles proposés dans l'état de l'art afin de faire face à l'évolution constante de ces nouvelles tecjnologies et des questions de cybersécurité,

Mots-clés

Apres un cours introductif sur l'histoire et les enjeux de l'intelligence artificielle, le cours aborde les fondamentaux de la détection d’anomalie à partir des données. Il applique ce principe à la cybersécurité (cyber-intrusion, indisponibilité des systèmes, UEBA (user and entity behavior analytics), données intérêt et utilité de l’information, bruit), les typologies des anomalies (intrusion, fraude (carte, assurance, ...), santé, anomalie dans les texte, les images,...).Le cours enseigne les différentes. techniques de l'intelligence artificielle au service de la cybersécurité.Le cours fait un focus sur la nature des données traitées pour l'apprentissage  (hétérogénité, structures, sources ouvertes, ..) en abordant les notions d'ontologie et web sémantique.Il aborde ensuite les techniques de labellisation des données (qualification, classificationn statistique,supervisées, semi-supervisées, non supervisées).Il aborde ensuite les techniques pures du machine learning puis propose un lien avec les applications actuelles en cybersécurité, en abordant le sujet ddu machine learning appliqué à l'expertise de sécurité.Il aborde deivers outils de cybersécurité à base de machine learning et IA au travers d'une étude bibliographique.

Controle continu 
Projet personnel par module 
Recherche bilbiographique avec note individuelle : Soutenance et note de synthèse

    Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

    Contact

    EPN05 - Informatique
    2 rue Conté accès 33.1.11B
    75003 Paris
    Tel :01 40 27 28 21
    Mmadi Hamida

    Centre(s) d'enseignement proposant cette formation