Formation RED REAPER
SecOps Advanced V
IA Security et usages cyber des LLM
SecOps+
5 j / 35 heures
PROMPTSHIELD
Sur devis
En bref
IA Security et usages cyber des LLM
L’intelligence artificielle est devenue une arme à double tranchant en cybersécurité.
D’un côté, elle permet d’assister les équipes de défense dans l’analyse de journaux, le triage d’alertes, la détection comportementale, la contextualisation d’incidents et l’automatisation de tâches répétitives. De l’autre, elle introduit de nouvelles surfaces d’attaque dans les applications modernes : injections de prompt, contournements de garde-fous, fuites de données, empoisonnement de jeux d’entraînement, abus de connecteurs, risques liés au RAG et mauvaise gouvernance des API d’IA générative.
Ce module aborde donc l’IA sous deux angles complémentaires :
l’IA pour la cybersécurité, avec l’utilisation du Machine Learning et des LLM comme outils d’aide à la défense ;
la cybersécurité pour l’IA, avec la sécurisation des modèles, des applications, des API, des intégrations RAG et des usages d’entreprise.
L’objectif est de permettre aux participants de comprendre les cas d’usage réalistes de l’IA en SecOps, d’en identifier les limites, et de sécuriser les applications intégrant de l’intelligence artificielle avant leur mise en production.
Ce module constitue le cinquième et dernier bloc de spécialisation du parcours SECOPS SPECIALIST.
Notions abordées
L’essentiel
Ingénieurs SecOps souhaitant automatiser et optimiser leurs capacités de détection. Analystes SOC de niveau 2 ou 3 souhaitant utiliser l’IA pour accélérer le triage et la contextualisation des alertes.
TECH-103-DEV — DEV FOUNDATION, indispensable pour manipuler des modèles via Python, API et scripts d’automatisation SECOPS-204-LOG — Monitoring, Journalisation et SIEM, nécessaire pour comprendre les cas d’usag…
Résultats
Ce que vous saurez faire
- comprendre les grands principes de l’IA appliquée à la cybersécurité
- distinguer Machine Learning, Deep Learning, modèles de langage et IA générative
- identifier les cas d’usage réalistes de l’IA en SecOps
- comprendre les limites des modèles et les risques de surconfiance
Contenu
Le programme en un coup d’œil
- Introduction à l’IA en cybersécurité
- Fondamentaux Machine Learning pour la défense
- Données de sécurité et préparation
- Détection comportementale et UEBA
- LLM pour les opérations SecOps
- Architecture d’une application IA
Une formation orientée terrain