Contenu de la formation
Le déploiement des enseignements s'effectue à raison d'un volume de 12 unités temps (UT).
Temps 1 : IAML pour la cyber
(IA/ML 1 UT*)
Histoire, enjeux et champ disciplinaire de l'intelligence artificielle.
Techniques de l'intelligence artificielle au service de la cybersécurité.
Fondamentaux de la détection d'anomalie à partir des données.
Typologie des données de sécurité traitées pour l'apprentissage (hétérogénité, structures, ..).
Modèle général du traitement automatique des logs.
Temps 2 : KM
(KM : 4 UT*)
Fondamentaux pour la gestion des connaissances
Langages semi-formels : ontologies et web sémantique
Temps 3 : ML
(ML : 4 UT*)
Classifications statistiques : supervisées, semi-supervisées, non supervisées
Fondamentaux pour l'apprentissage artificiel
Techniques du machine learning (Réseaux de neurone, Deep learning).
Temps 4 : PM
(PM : 1 UT*)
Généralités sur le Process Mining
Temps 5 : RB : IA/ML pour la cyber
RB: 4 UT*)
Lien avec les applications actuelles en cybersécurité au travers d'une étude bibliographique tutorée par un enseignant chercheur,
Outils de cybersécurité à base de machine learning, knowledge management et IA.
Remarques
*Par semaine, 1 UT comprend deux heures de cours, deux heures de travaux pratiques, attend quatre heures à minima de travail personnel. Chaque UT est donc espacée d'une semaine, ce rythme doit être pris en compte dans la planification des enseignements
Description des modalités de validation
Controle continu
Recherche bibliographique avec une note individuelle