IA et sécurité opérationnelle : enjeux, menaces et outils de détection

Module 1 — IA, robotique et cybersécurité : enjeux et limites

• Définitions et concepts fondamentaux de l'IA appliquée à la cybersécurité
• Enjeux pour les États, les armées et les organisations informatiques
• Possibilités et limites de la cybersécurité liées à l'IA
• Menaces logicielles et outils de détection de malwares
• Problèmes de sécurité liés à l'IoT et moyens de détection des objets connectés malveillants

Module 2 — Ingénierie sociale et intelligence artificielle

• Définition et conséquences des attaques d'ingénierie sociale
• Deepfakes : fausses identités, images, voix et vidéos générés par IA
• Réseaux GAN (Generative Adversarial Networks) : possibilités et limites
• Nouveaux outils de détection contre l'usurpation d'identité assistée par IA

Module 3 — L'IA comme outil de détection, surveillance et identification

• Limites des indicateurs statistiques classiques pour surveiller des systèmes complexes
• Machine learning et deep learning pour la détection et la prévention des anomalies
• IA et biométrie : utilisation du ML/DL pour l'identification des personnes
• Risques d'utilisation détournée : faux positifs, faux négatifs, actes malveillants

Module 4 — Écoute augmentée et préservation de la confidentialité

• Outils et techniques pour intercepter des conversations et reconstituer des données dans un environnement bruité
• Contexte d'écoutes assistées par l'intelligence artificielle
• Préserver la confidentialité des échanges face aux nouvelles capacités d'interception
• Frappologie et IA : risques et moyens de protection