Formation Sécurité IA : Gérer Enjeux, Risques et Bonnes Pratiques

Programme de la formation
Sécurité IA : Gérer Enjeux, Risques et Bonnes Pratiques

• Introduction : Fondamentaux de l'IA et Contexte de la Sécurité Numérique

  - Définition et typologies de l'IA (Machine Learning, Deep Learning, NLP)
  - Rappel des principes de la cybersécurité (Confidentialité, Intégrité, Disponibilité)
  - Convergence IA/Cybersécurité : opportunités et défis émergents
  - Panorama des incidents de sécurité liés à l'IA

• Enjeux Stratégiques et Réglementaires de la Sécurité de l'IA

  - Impact de l'IA sur la sécurité nationale et la souveraineté numérique
  - Responsabilité éthique et légale de l'IA (transparence, explicabilité)
  - Présentation des cadres réglementaires (IA Act, RGPD, NIST AI RMF)
  - Conséquences d'une IA non sécurisée : réputation, financier, conformité

• Vecteurs d'Attaque Spécifiques aux Systèmes d'IA (Phase 1)

  - Attaques par empoisonnement des données (data poisoning)
  - Attaques par évasion (adversarial examples)
  - Vulnérabilités des pipelines ML (pré-traitement, entraînement)
  - Menaces sur l'intégrité et la fiabilité des modèles

• Vecteurs d'Attaque Spécifiques aux Systèmes d'IA (Phase 2)

  - Attaques par extraction de modèle (model stealing, Intellectual Property)
  - Attaques par inférence de membership (privacy inference)
  - Vulnérabilités des infrastructures d'IA (cloud, edge computing)
  - Menaces liées à la chaîne d'approvisionnement logicielle de l'IA

• Bonnes Pratiques de Conception Sécurisée pour l'IA (Security-by-Design)

  - Intégrer la sécurité dès la conception des systèmes IA
  - Méthodes de sécurisation des données d'entraînement et de test
  - Architectures résilientes et robustes pour les modèles IA
  - Vérification et validation continues des composants IA

• Techniques d'Atténuation et de Défense Contre les Menaces IA

  - Robustesse aux attaques adversaires et détection des données empoisonnées
  - Méthodes d'anonymisation et de confidentialité différentielle
  - Utilisation de l'IA pour la détection et la prévention des menaces cyber
  - Monitoring et audit des modèles IA en production

• Gouvernance et Gestion des Risques de Sécurité de l'IA

  - Établir une politique de sécurité de l'IA et des directives internes
  - Évaluation et classification des risques liés à l'IA
  - Stratégies de réponse aux incidents de sécurité IA
  - Sensibilisation et formation des équipes aux enjeux sécurité IA

• Veille Technologique et Perspectives de l'IA Sécurisée

  - Tendances émergentes en matière de sécurité de l'IA (IA explicable, IA de confiance)
  - Outils et plateformes innovantes pour la sécurisation de l'IA
  - Rôle de l'IA dans l'automatisation de la cybersécurité
  - Cas pratiques et Retours d'Expérience (REX)