Formation
Machine learning : détection des menaces de sécurité

: Du 24/09/2025 au 25/09/2025 - Louvain-la-Neuve

: 2 jours

: Gratuit

: Louvain-la-Neuve

24/09/2025 - 2 jours

Louvain-la-Neuve
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Tarif préférentiel pour cp329 - cp200

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24/09/2025 - 2 jours - : 600 €

Louvain-la-Neuve

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Dates à définir - 2 jours - : 2400 €

Lieu à définir

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Cette formation n'est pas disponible pour l'enseignement

Face à la complexité croissante des cyberattaques, l’apprentissage automatique (machine learning) s’impose comme un levier puissant pour détecter les menaces de manière proactive.

Durant cette formation, les participant·es exploreront les méthodes de détection automatique des anomalies et des comportements suspects au sein des systèmes informatiques, en s’appuyant sur des algorithmes d’IA. À travers des ateliers pratiques, ils·elles apprendront à analyser des jeux de données, entraîner des modèles prédictifs et interpréter leurs résultats dans une optique de cybersécurité opérationnelle.

Une formation innovante pour les professionnel·les qui souhaitent intégrer l’IA dans leurs outils de protection et anticiper les menaces de demain.

Cette formation est accessible gratuitement pour les membres des Commissions paritaires 200 (notre partenaire Cefora) ; 329.02 et  329.03 (notre partenaire Fonds 4S) ainsi que 336 (notre partenaire Liberform).

Modalités pratiques de cette formation :
  • Durée : 2 jours
  • Dates : 24 et 25 septembre 2025
  • Horaire : de 9h. à 17h.
  • Lieu : Place de l'Université, 25 - 1348 Louvain-La-Neuve
Cette formation permet aux participants de maîtriser les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique appliqué à la cybersécurité. Ils apprendront à utiliser des modèles prédictifs pour identifier des comportements anormaux ou malveillants, protégeant ainsi les systèmes d'information contre diverses menaces et intrusions. 
  • Une compréhension de base en Python (ou dans un autre langage utilisé en data science).
  • Des notions élémentaires en machine learning (concepts comme classification, régression, clustering).
  • Une familiarité avec les concepts de cybersécurité (types d’attaques, journaux systèmes, anomalies réseau).

Public cible : data scientists, analystes de sécurité, ingénieurs en sécurité informatique, développeurs intéressés par la cybersécurité et le machine learning.

  • Introduction
    • Contexte de la cybersécurité actuelle et rôle du machine learning 
    • Concepts clés de l'apprentissage automatique 
  • Typologies de menaces détectables
    • Intrusions réseau 
    • Fraude et activités malveillantes internes 
    • Attaques par déni de service (DoS) 
    • Malware et ransomwares 
  • Prétraitement et analyse des données
    • Collecte et nettoyage des données 
    • Sélection des caractéristiques pertinentes 
    • Analyse exploratoire des données (EDA) 
  • Méthodes et modèles d'apprentissage automatique
    • Modèles supervisés (classification, régression) 
    • Modèles non supervisés (clustering, détection d'anomalies) 
    • Méthodes hybrides et semi-supervisées 
  • Interprétation et validation des résultats
    • Évaluation des performances des modèles 
    • Interprétation des résultats pour la prise de décision 
    • Métriques clés en cybersécurité 
  • Déploiement en environnement de production
    • Intégration dans les systèmes existants 
    • Monitoring et amélioration continue des modèles 
  • Conclusions 
  • Exercices pratiques 

Les exercices sont proposés progressivement tout au long de la formation, adaptés au niveau et aux attentes des participants. Quelques exemples :

  • Construction et évaluation d’un modèle de détection d’anomalies sur des données réseau. 
  • Détection automatisée d'activités suspectes dans des journaux système. 
  • Implémentation d’un modèle de classification pour identifier des malwares. 
  • Mise en oeuvre d’un pipeline complet de machine learning pour la cybersécurité, de la collecte à l'interprétation des résultats.
Développement, Sécurisation

de la « sustainability » dans la formation

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