Sécurité by design

• Comprendre les Principes Fondamentaux de la Sécurité Applicative​
• Développer des Compétences Pratiques en Sécurité​
• Intégrer la Sécurité dans le Cycle de Vie du Développement

1. Introduction à la Sécurité Applicative​

• Concepts de base de la sécurité applicative​
• Importance de la sécurité dans les applications d’IA​

2. Menaces et Vulnérabilités​

• Types de menaces spécifiques aux applications d’IA​
• Études de cas sur des incidents de sécurité​

3. Sécurité des Données​

• Protection des données d’entraînement et des données sensibles​
• Techniques de chiffrement et anonymisation​

4. Sécurité des Modèles d’IA​

• Attaques adversariales et défenses​
• Robustesse et résilience des modèles

5. Sécurité des API et des Interfaces​

• Sécurisation des API utilisées par les applications d’IA​
• Gestion des accès et authentification​

6. Sécurité dans le Cycle de Vie du Développement​

• Intégration de la sécurité dans le développement agile​
• Outils et pratiques DevSecOps​

7. Conformité et Réglementation​

• Normes et régulations en matière de sécurité applicative​
• Impact du RGPD et autres régulations sur les applications d’IA

8. Conformité et Réglementation​

• Audit et certification de sécurité​
• Documentation et reporting de conformité​

9. Sécurité des Infrastructures​

• Surveillance et gestion des incidents​
• Sécurisation des environnements de déploiement​
• Sécurité des réseaux et des communications​
• Utilisation de conteneurs et de solutions cloud sécurisées​

10. Sécurité des modèles Open Source : Le risque des Modèles Empoisonnés​

• Qu’est-ce qu’un Modèle empoisonné ? ​
• Cas concrets et incidents réels ​
• Détection et prévention des Modèles Empoisonnés​
• Réponses aux Modèles Empoisonnés

11. Atelier Pratique Avancé​

• Analyse de vulnérabilités dans des applications d’IA​
• Mise en place de mesures de sécurité de base​
• Étude de cas pratique​
• Utilisation d’outils de sécurité open-source​
• Mise en œuvre de stratégies de défense avancées​
• Simulation d’attaques et réponses​
• Analyse post-mortem et retour d’expérience​
• Planification et exécution de tests de pénétration​

12. Conclusion et Évaluation​

• Résumé des points clés​
• Évaluation des connaissances acquises​
• Discussion et questions ouvertes​
• Sous-partie : Plan d’action pour la mise en œuvre​
• Point clé supplémentaire : Feedback des participants et amélioration continue

La pédagogie Ia Sens s’articule autour d’une approche concrète et collaborative pour permettre aux apprenants de maitriser les enjeux opérationnels et stratégiques de leur métier :

• Un expert IA et une équipe pédagogique au coté de l’apprenant pour l’accompagner toute au long de sa formation.
• Alternance de partages d’expertises, d’échanges et de mises en pratique grâce à de nombreux exercices individuels ou collectifs.
• Etudes de cas et cas pratiques rythment cette formation.
• Un support de formation présentant l’essentiel des apprentissages et intégrant des éléments d’approfondissement.

Les apprenants ont un QCM à remplir à la fin de chaque atelier, venant valider l’atteinte des objectifs définis en amont de la formation et donnant lieu à la remise d’un certificat Learns.

• Un intervenant Expert et reconnu
• Des formations 100% dédiées à l’IA
• Un cadre inspirant et propice aux échanges
• L’opportunité de se créer un réseau et de devenir un Alumni IA sens
• La remise d’un certificat IA sens