IAML : IA et du ML pour la cybersécurité

Apres un cours introductif sur l'histoire et les enjeux de l'intelligence artificielle, le cours aborde les fondamentaux de la détection d’anomalie à partir des données. Il applique ce principe à la cybersécurité (cyber-intrusion, indisponibilité des systèmes, UEBA (user and entity behavior analytics), données intérêt et utilité de l’information, bruit), les typologies des anomalies (intrusion, fraude (carte, assurance, ...), santé, anomalie dans les texte, les images,...).Le cours enseigne les différentes. techniques de l'intelligence artificielle au service de la cybersécurité.Le cours fait un focus sur la nature des données traitées pour l'apprentissage  (hétérogénité, structures, sources ouvertes, ..) en abordant les notions d'ontologie et web sémantique.Il aborde ensuite les techniques de labellisation des données (qualification, classificationn statistique,supervisées, semi-supervisées, non supervisées).Il aborde ensuite les techniques pures du machine learning puis propose un lien avec les applications actuelles en cybersécurité, en abordant le sujet ddu machine learning appliqué à l'expertise de sécurité.Il aborde deivers outils de cybersécurité à base de machine learning et IA au travers d'une étude bibliographique.

Controle continu 
Projet personnel par module 
Recherche bilbiographique : Soutenance et note de synthèse