AI+ Ethical Hacker™ - eLearning (examen inclus)
448,00 EUR
- 40 hours
Environnements Numériques Sécurisés : Exploiter les Technologies Alimentées par l'IA La Certification de Hacker Éthique AI+ prépare les professionnels de la cybersécurité et les hackers éthiques à protéger l'environnement numérique en rapide évolution. Ce programme offre une étude complète des pratiques de hacking éthique combinées aux technologies avancées d'Intelligence Artificielle (IA), démontrant comment l'IA transforme les stratégies de cybersécurité offensives et défensives. Les participants exploreront les principes légaux et éthiques du hacking éthique, maîtriseront les techniques essentielles et développeront des compétences critiques.
Caractéristiques principales
Langue
Cours et matériel en anglais
Niveau
Niveau intermédiaire (Catégorie : IA+ Technique)
Accès à la plateforme pendant 1 an
et un laboratoire pratique virtuel inclus
40 heures de cours vidéo et multimédia
Recommandation de 50 heures de temps d'étude
Matériel
Vidéo, matériel PDF, livre audio, podcasts, quiz et évaluations.
Examen
Examen surveillé en ligne avec une seconde tentative gratuite
Certificat
Certificat de fin de formation inclus. Valable 1 an
Outils que vous maîtriserez
Acunetix, Wazuh, Shodan, OWASP ZAP
À propos du cours
La certification met l'accent sur l'analyse des menaces pilotée par l'IA, en utilisant des outils tels que l'Apprentissage Automatique (AA), le Traitement du Langage Naturel (TLN), et l'Apprentissage Profond (AP) pour renforcer la cybersécurité. À travers un mélange d'apprentissage théorique et d'exercices pratiques, les apprenants appliquent des méthodes améliorées par l'IA à des scénarios du monde réel. Au-delà de la formation technologique, cette certification prépare les participants pour l'avenir de la cybersécurité, où l'IA joue un rôle central dans la défense proactive et la réponse rapide. Des modules interactifs et des études de cas aident à construire un ensemble de compétences complet, permettant aux apprenants de faire face aux menaces cybernétiques modernes avec des solutions innovantes basées sur l'IA.
Pourquoi cette certification est importante
Comprenez comment l'IA redéfinit la cybersécurité, vous gardant prêt à faire face aux menaces émergentes.
Résultats d'apprentissage
À la fin de ce cours, vous serez capable de :
Techniques de cybersécurité améliorées par l'IA
Les apprenants acquerront la capacité d'intégrer des outils et technologies d'IA dans les flux de travail de cybersécurité, y compris des tâches telles que le piratage éthique, la reconnaissance, les évaluations de vulnérabilité, les tests d'intrusion et la réponse aux incidents.
Détection des menaces et analyse des anomalies
Les étudiants apprendront à appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier des modèles et comportements inhabituels, permettant une détection proactive et une atténuation des menaces de sécurité potentielles.
IA pour la gestion des identités et des accès (IAM)
Les apprenants comprendront comment exploiter l'IA pour renforcer les systèmes IAM, en améliorant les processus d'authentification et en gérant les permissions des utilisateurs de manière plus sécurisée et dynamique.
Optimisation du protocole de sécurité automatisé
Les étudiants acquerront des compétences pour utiliser l'IA afin d'ajuster et d'optimiser dynamiquement les protocoles de sécurité en fonction de l'analyse des menaces en temps réel, y compris les ajustements prédictifs des pare-feu, configurations et autres mesures de sécurité.
Calendrier du cours
Fondements du piratage éthique utilisant l'intelligence artificielle (IA)
Leçon 1
- 1.1 Introduction au piratage éthique
- 1.2 Méthodologie du piratage éthique
- 1.3 Cadre juridique et réglementaire
- 1.4 Types de hackers et motivations
- 1.5 Techniques de collecte d'informations
- 1.6 Empreinte et reconnaissance
- 1.7 Analyse des réseaux
- 1.8 Techniques d'énumération
Introduction à l'IA dans le piratage éthique
Leçon 2
- 2.1 L'IA dans le piratage éthique
- 2.2 Fondamentaux de l'IA
- 2.3 Vue d'ensemble des technologies IA
- 2.4 Apprentissage automatique en cybersécurité
- 2.5 Traitement du langage naturel (TALN) pour la cybersécurité
- 2.6 Apprentissage profond pour la détection des menaces
- 2.7 Apprentissage machine adversarial en cybersécurité
- 2.8 Plateformes de renseignement sur les menaces pilotées par l'IA
- 2.9 Automatisation de la cybersécurité avec l'IA
Outils et technologies d'IA dans le piratage éthique
Leçon 3
- 3.1 Outils de détection des menaces basés sur l'IA
- 3.2 Cadres d'apprentissage automatique pour le piratage éthique
- 3.3 Outils de tests d'intrusion améliorés par l'IA
- 3.4 Outils d'analyse comportementale pour la détection d'anomalies
- 3.5 Solutions de sécurité réseau pilotées par l'IA
- 3.6 Scanners automatiques de vulnérabilités
- 3.7 IA dans l'application Web
- 3.8 IA pour la détection et l'analyse de logiciels malveillants
- 3.9 Outils de sécurité cognitive
Techniques de reconnaissance pilotées par IA
Leçon 4
- 4.1 Introduction à la Reconnaissance en Hacking Éthique
- 4.2 Reconnaissance traditionnelle vs. pilotée par IA
- 4.3 Empreinte automatique de système d'exploitation avec l'IA
- 4.4 Techniques de balayage de ports améliorées par l'IA
- 4.5 Apprentissage automatique pour la cartographie des réseaux
- 4.6 Reconnaissance de l'ingénierie sociale pilotée par l'IA
- 4.7 Apprentissage automatique dans l'OSINT
- 4.8 Énumération DNS améliorée par l'IA & Profilage de cible piloté par l'IA
L'IA dans l'évaluation des vulnérabilités et les tests d'intrusion
Leçon 5
- 5.1 Analyse automatisée des vulnérabilités avec l'IA
- 5.2 Outils de tests d'intrusion améliorés par l'IA
- 5.3 Apprentissage automatique pour les techniques d'exploitation
- 5.4 Test de sécurité dynamique des applications (DAST) avec IA
- 5.5 Test de fuzzing piloté par IA
- 5.6 Apprentissage machine antagoniste dans les tests d'intrusion
- 5.7 Génération automatique de rapports à l'aide de l'IA
- 5.8 Modélisation des menaces basée sur l'IA
- 5.9 Défis et considérations éthiques dans les tests d'intrusion pilotés par l'IA
Apprentissage automatique pour l'analyse des menaces
Leçon 6
- 6.1 Apprentissage supervisé pour la détection des menaces
- 6.2 Apprentissage non supervisé pour la détection d'anomalies
- 6.3 Apprentissage par renforcement pour des mesures de sécurité adaptatives
- 6.4 Traitement du langage naturel (TAL) pour l'intelligence des menaces
- 6.5 Analyse comportementale à l'aide de l'apprentissage automatique
- 6.6 Apprentissage d'ensemble pour une meilleure prédiction des menaces
- 6.7 Ingénierie des caractéristiques dans l'analyse des menaces
- 6.8 Apprentissage automatique dans la sécurité des points de terminaison
- 6.9 L'IA explicable dans l'analyse des menaces
Analyse comportementale et détection d'anomalies pour le piratage de systèmes
Leçon 7
- 7.1 Biométrie comportementale pour l'authentification des utilisateurs
- 7.2 Modèles d'apprentissage automatique pour l'analyse du comportement des utilisateurs
- 7.3 Analyse comportementale du trafic réseau
- 7.4 Surveillance du comportement des points de terminaison
- 7.5 Analyse de séries temporelles pour la détection d'anomalies
- 7.6 Approches heuristiques de la détection d'anomalies
- 7.7 Chasse aux menaces pilotée par l'IA
- 7.8 Analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA)
- 7.9 Défis et considérations dans l'analyse comportementale
Systèmes de réponse aux incidents assistés par IA
Leçon 8
- 8.1 Tri automatique des menaces utilisant l'IA
- 8.2 Apprentissage automatique pour la classification des menaces
- 8.3 Intégration de l'intelligence des menaces en temps réel
- 8.4 Analytique prédictive dans la réponse aux incidents
- 8.5 Analyse des incidents pilotée par l'IA
- 8.6 Stratégies automatisées de confinement et d'éradication
- 8.7 Analyse comportementale dans la réponse aux incidents
- 8.8 Amélioration continue grâce aux retours de l'apprentissage automatique
- 8.9 Collaboration Homme-IA dans la gestion des incidents
IA pour la gestion des identités et des accès (IAM)
Leçon 9
- 9.1 Techniques d'authentification des utilisateurs basées sur l'IA
- 9.2 Biométrie comportementale pour le contrôle d'accès
- 9.3 Détection d'anomalies basée sur l'IA dans IAM
- 9.4 Politiques d'accès dynamiques avec l'apprentissage automatique
- 9.5 Gestion des accès privilégiés améliorée par l'IA (PAM)
- 9.6 Authentification continue par apprentissage automatique
- 9.7 Provisionnement et déprovisionnement automatique des utilisateurs
- 9.8 Authentification basée sur le risque avec l'IA
- 9.9 L'IA dans la gouvernance et l'administration des identités (IGA)
Sécurisation des systèmes IA
Leçon 10
- 10.1 Attaques adverses sur les modèles d'IA
- 10.2 Pratiques sécurisées de formation de modèles
- 10.3 Confidentialité des données dans les systèmes d'IA
- 10.4 Déploiement sécurisé des applications d'IA
- 10.5 Explicabilité et interprétabilité des modèles d'IA
- 10.6 Robustesse et résilience en IA
- 10.7 Transfert et partage sécurisés des modèles d'IA
- 10.8 Surveillance continue et détection des menaces pour l'IA
Éthique dans l'IA et la cybersécurité
Leçon 11
- 11.1 Prise de décision éthique en cybersécurité
- 11.2 Biais et équité dans les algorithmes d'IA
- 11.3 Transparence et explicabilité dans les systèmes d'IA
- 11.4 Préoccupations relatives à la confidentialité dans la cybersécurité pilotée par l'IA
- 11.5 Responsabilité et imputabilité dans la sécurité de l'IA
- 11.6 Éthique du partage de renseignements sur les menaces
- 11.7 Droits de l'homme et IA dans la cybersécurité
- 11.8 Conformité réglementaire et normes éthiques
- 11.9 Piratage éthique et divulgation responsable
Projet de fin d'études
Leçon 12
- 12.1 Étude de cas 1 : Détection et réponse aux menaces améliorées par l'IA
- 12.2 Étude de cas 2 : Le piratage éthique avec l'intégration de l'IA
- 12.3 Étude de cas 3 : L'IA dans la gestion des identités et des accès (IAM)
- 12.4 Étude de cas 4 : Déploiement sécurisé des systèmes d'IA
Agents IA pour le piratage éthique
Module optionnel
- 1. Comprendre les agents IA
- 2. Études de cas
- 3. Pratique pratique avec des agents IA
Croissance industrielle
Augmentation de la demande pour les hackers éthiques en IA
- Avec l'intégration profonde de l'IA dans les industries vitales, le besoin de hackers éthiques compétents en sécurité de l'IA augmente rapidement.
- Les cyberattaques contre les systèmes pilotés par l'IA évoluent rapidement, créant une demande urgente pour des spécialistes capables de protéger ces technologies.
- Les domaines émergents incluent les tests d'intrusion basés sur l'IA, la défense contre les attaques d'IA adverses, la prévention de la fraude liée à l'IA et l'amélioration de la surveillance de la sécurité alimentée par l'IA.
- Alors que les progrès de l'IA dépassent l'expertise en sécurité, les professionnels du piratage éthique en IA sont considérés comme des experts très recherchés dans le domaine de la cybersécurité.
Qui devrait s'inscrire à ce programme ?
Professionnels de la cybersécurité : Individus cherchant à renforcer leur expertise en défense proactive et détection de menaces améliorée par l'IA.
Hackers éthiques : Ceux qui cherchent à maîtriser des techniques de piratage avancées et à devancer les menaces cybernétiques émergentes.
Dirigeants technologiques et décideurs : Cadres et gestionnaires souhaitant comprendre comment l'IA et le piratage éthique peuvent protéger leurs organisations.
Étudiants aspirants : Apprenants poursuivant une carrière dans la cybersécurité, acquérant des connaissances de base et des compétences pratiques en piratage éthique.
Plus de détails
Prérequis
- Compétences en programmation: Connaissance des langages tels que Python, Java ou C++ pour l'automatisation et l'écriture de scripts.
- Connaissances en réseautique : Compréhension des protocoles, du sous-réseau, des pare-feu et des concepts de routage.
- Systèmes d'exploitation : Maîtrise des environnements Windows et Linux.
- Fondamentaux de la cybersécurité : Connaissances de base en cryptographie, authentification, contrôle d'accès et protocoles de sécurité.
- Notions de base de l'apprentissage automatique : Compréhension des concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, des algorithmes et de leurs implémentations.
- Technologies Web : Connaissance des protocoles web (HTTP/HTTPS) et des principes fondamentaux des serveurs web.
- Note de certification : Aucun prérequis obligatoire — la certification est accordée uniquement sur la base des résultats de l'examen.
Détails de l'examen
- Durée : 90 minutes
- Admis : 70 % (35/50)
- Format : 50 questions à choix multiples/réponses multiples
- Méthode de livraison : En ligne via une plateforme d'examen surveillé (horaire flexible)
- Langue : Français
Licence et accréditation
Ce cours est proposé par AVC conformément à l'Accord du Programme Partenaire et respecte les exigences de l'Accord de Licence.
Politique d'équité
AVC ne fournit pas d'aménagements en raison d'un handicap ou d'une condition médicale des étudiants. Les candidats sont encouragés à contacter AVC pour obtenir des conseils et un soutien tout au long du processus d'accommodement.
Questions Fréquemment Posées
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