Aperçu
IA pour la cybersécurité | Défendre plus intelligemment, pas plus durement Dans le paysage cybernétique à enjeux élevés d'aujourd'hui, l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) ne sont plus des suppléments futuristes - ce sont des piliers essentiels d'une stratégie de cyberdéfense moderne. Ce cours est votre guide pratique, axé sur les praticiens, pour comprendre comment l'IA et le ML sont utilisés pour détecter, perturber et défendre contre les menaces cybernétiques en temps réel. 🔐 Détection des menaces plus intelligente.
Défenses plus solides. Prêt pour le monde réel.
Conçu par la Cyber Skills Academy de l'Université Macquarie - classée parmi les 1 % des meilleures universités au monde et reconnue comme l'école de cybersécurité leader en Australie - ce cours a été co-conçu avec l'industrie pour garantir un impact pratique et concret. Il rassemble profondeur technique et conscience tactique, avec un accent sur les applications pertinentes, exploitables et urgentes pour les organisations d'aujourd'hui.
Les sujets clés incluent :
• Acquérir des connaissances fondamentales sur les concepts d'IA et de ML, les tâches (classification/régression), les compromis de précision et les risques uniques auxquels ils sont confrontés dans les contextes cybernétiques. • Appliquer des outils et modèles de ML à des problèmes de sécurité réels, y compris l'analyse de logiciels malveillants, la détection de fraudes, l'inspection en profondeur des paquets et la surveillance des réseaux. • Analyser le trafic réseau en utilisant des techniques de détection d'anomalies alimentées par des méthodes ML supervisées et non supervisées, telles que les k plus proches voisins et les SVM à une classe. • Décortiquer le comportement des logiciels malveillants et expérimenter l'analyse pilotée par le ML pour identifier les binaires malveillants, comprendre les types de logiciels malveillants et appliquer des réseaux neuronaux artificiels aux tâches de détection. Plongez dans l'apprentissage automatique adversarial, apprenez comment les attaquants manipulent les modèles avec des attaques par empoisonnement et évasion, et comment les défendre en construisant des systèmes plus robustes et résilients. ⚙️ Note importante :
Bien qu'aucune expérience préalable en IA/ML ne soit requise, une connaissance de base de la programmation Python est recommandée pour tirer le meilleur parti des activités pratiques et des laboratoires pratiques. 🧠 Construire des modèles qui répliquent Ce cours est conçu pour les professionnels de la cybersécurité, les analystes SOC, les ingénieurs, les data scientists et les leaders technologiques souhaitant pérenniser leurs stratégies de sécurité grâce à l'automatisation intelligente et aux techniques de défense pilotées par machine.
Programme
- Concepts d'Intelligence Artificielle (IA) et d'Apprentissage Automatique (AA)
L'Intelligence Artificielle (IA) et l'Apprentissage Automatique (AA) transforment notre façon de nous défendre contre les menaces cybernétiques—offrant le pouvoir de détecter des motifs, de réagir aux anomalies et de s'adapter aux risques évolutifs à la vitesse des machines. Mais cette grande capacité s'accompagne de complexité et de nouvelles vulnérabilités. Dans ce module, vous bâtirez une base solide en IA et AA, spécifiquement adaptée aux applications de cybersécurité. Vous explorerez les concepts de base derrière l'apprentissage automatique—comment les modèles sont entraînés, quels types d'apprentissage existent, et comment nous mesurons leur précision et efficacité. Mais vous lèverez aussi le capot sur le côté sombre de l'IA : les façons dont les attaquants peuvent exploiter les systèmes d'AA par inférence, empoisonnement, et entrées adverses. À la fin de ce module, vous comprendrez non seulement comment l'AA peut soutenir la cyberdéfense, mais aussi les nouvelles surfaces d'attaque qu'elle introduit—et comment évaluer de façon critique ses forces, faiblesses, et limites dans le monde réel.
- Application de l'Apprentissage Automatique en Cybersécurité
L'Apprentissage Automatique n'est pas seulement un mot à la mode—c'est un outil puissant déjà utilisé pour combattre certaines des menaces cybernétiques les plus pressantes auxquelles les entreprises sont confrontées aujourd'hui. Dans ce sujet, vous dépasserez la théorie et vous vous engagerez directement avec les techniques d'AA qui façonnent l'avenir de la cyberdéfense. De la détection des logiciels malveillants à l'identification des anomalies dans le trafic réseau et la détection des fraudes, vous explorerez comment les modèles d'AA sont appliqués dans des cas d'utilisation réels de la cybersécurité. Apprenez à charger, visualiser, et prétraiter des ensembles de données, puis à entraîner et tester des modèles de classification et de régression en utilisant des outils et des flux de travail pratiques. C'est ici que l'IA devient concrète. Vous verrez de première main comment les algorithmes peuvent aider à automatiser la détection des menaces, accélérer la réponse, et renforcer le jugement humain dans des environnements à enjeux élevés. À la fin de ce module, vous serez équipé pour exécuter vos propres modèles d'AA sur des ensembles de données de cyber, débloquant de nouveaux niveaux d'insight et de préparation.
- L'Apprentissage Automatique pour l'Analyse du Trafic Réseau
Les attaques cybernétiques modernes voyagent souvent à travers les veines numériques d'une organisation—ses réseaux. Dans ce sujet, vous découvrirez comment l'Apprentissage Automatique peut servir d'outil diagnostique puissant, capable d'identifier des motifs inhabituels et de détecter des menaces cachées à la vue de tous. Vous explorerez les fondements des logiciels malveillants—des binaires aux types comportementaux—et comment les modèles d'AA peuvent analyser et interpréter le trafic réseau pour signaler les anomalies en temps réel. À travers des exercices pratiques, vous travaillerez avec des ensembles de données de logiciels malveillants et appliquerez des algorithmes d'apprentissage automatique, y compris les réseaux neuronaux artificiels, pour repérer et classifier les comportements malveillants avant qu’ils ne causent des dommages. En maîtrisant ces techniques, vous développerez les compétences nécessaires pour créer des mécanismes de défense intelligents qui apprennent continuellement des menaces évolutives—poussant votre résilience cybernétique bien au-delà des systèmes basés sur des règles statiques.
- L'Apprentissage Automatique pour la Détection d'Anomalies Réseau
Les cyberattaquants évoluent constamment, passant souvent inaperçus des défenses traditionnelles en imitant les motifs normaux de trafic. Dans ce sujet, vous apprendrez comment l'apprentissage automatique transforme la détection d'anomalies—vous permettant de repérer les signaux subtils de compromission avant que des dommages ne soient causés. Vous explorerez des techniques fondamentales telles que les K-plus proches voisins (KNN) et les Machines à Vecteurs de Support à une classe (SVM), les appliquant à des journaux réseau réels pour détecter des anomalies et distinguer entre le trafic légitime et malveillant. À travers des expériences pratiques, vous acquerrez de l'expérience dans la construction de modèles capables d'identifier automatiquement les comportements anormaux dans les réseaux—sans règles prédéfinies nécessaires. À la fin de ce module, vous serez équipé pour utiliser l'apprentissage automatique pour une détection avancée des menaces, rendant les défenses de votre organisation plus intelligentes, plus rapides, et plus adaptatives.
- Attaques sur l'Apprentissage Automatique et Défenses
À mesure que l'apprentissage automatique devient plus intégré aux défenses cybernétiques, les méthodes pour le briser se développent également. Dans ce module, vous entrerez dans l'esprit de l'adversaire pour comprendre comment les systèmes d'apprentissage automatique peuvent être manipulés, contournés, et brisés—et plus important encore, comment s'en défendre. Vous explorerez l'apprentissage automatique adversaire à travers des exemples réels de modèles de menace, d'entrées adverses, et d'attaques par empoisonnement. Vous apprendrez comment des données apparemment inoffensives peuvent être armées pour compromettre des modèles, et comment les attaquants exploitent les vulnérabilités tant pendant les phases d'entraînement que d'inférence. Mais il ne s'agit pas uniquement d'offensive. Ce module plonge également dans le manuel de défense—vous équipant de techniques pratiques pour construire des modèles plus résilients et mettre en œuvre des contre-mesures qui peuvent résister à ces menaces émergentes. Que vous déployiez l'AA dans la détection de logiciels malveillants, les systèmes d'intrusion, ou l'analyse de la fraude, ce module vous aidera à protéger vos modèles et à préserver leur fiabilité face à des attaques sophistiquées.
Enseigné par
Matt Bushby
Sujets
Informatique
