Comprendre les fondements de l’IA dans la détection de menaces

• Définitions : IA, machine learning, deep learning
• Approches supervisées vs non supervisées
• Apports et limites dans un contexte SOC

Propositions d’activités pratiques
Démo guidée : détection d’anomalies à partir d’un dataset simple
Quiz interactif d’alignement entre algorithme et cas d’usage

Identifier et manipuler les outils et frameworks accessibles pour l’analyse comportementale

• Notebooks (Python, Jupyter), scikit-learn, pandas
• Présentation de cas d’usage d’outils industriels (Vectra AI, Darktrace, SentinelOne…)

Propositions d’activités pratiques
TP exploratoire : détection de comportements anormaux sur jeu de données réseau simulé
Préparation d’un mini-prototype à présenter

Appliquer une démarche de détection comportementale assistée par l’IA

• Étapes : collecte, nettoyage, apprentissage, détection
• Typologies de comportements malveillants (latéralisation, exfiltration, élévation de privilèges, etc.)

Propositions d’activités pratiques
TP de mise en œuvre d’un algorithme simple de détection d’anomalies
Mise en situation : analyser un cas simulé avec l’IA comme outil d’aide

• Apports théoriques et démonstrations d’attaques
• Études de cas réels issus de SOC/CERT
• TP en environnements virtualisés (SIEM, SOC simulé, forensic)
• Ateliers de threat hunting, simulation d’incident, rédaction de rapports
• Découverte encadrée d’outils d’IA appliquée à la sécurité
• Un accompagnement personnalisé, durant le parcours favorisant l’engagement et la montée en compétences des participant
• La référente handicap The Progress Factory est à la disposition de toute personne en situation de handicap