Sécurité des Modèles d’IA : Attaques Adversariales et Défenses
📍 Organisme : Netz Informatique
📆 Durée : 21 heures (3 jours)
🎯 Public cible : Professionnels en cybersécurité, data scientists, ingénieurs en IA, responsables IT, RSSI, développeurs et toute personne souhaitant sécuriser les modèles d’intelligence artificielle contre les menaces émergentes.
À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :
✅ Comprendre les menaces pesant sur les modèles d’IA (attaques adversariales, data poisoning, etc.).
✅ Mettre en place des stratégies pour protéger et renforcer la robustesse des modèles d’IA.
✅ Identifier les vulnérabilités des algorithmes d’apprentissage automatique.
✅ Appliquer les bonnes pratiques de conformité et de gouvernance des modèles IA.
✅ Appréhender les enjeux éthiques et réglementaires liés à la sécurité de l’IA.
🔹 Les principales failles de sécurité des algorithmes IA
🔹 Détection et exploitation des biais dans les modèles IA
🔹 Présentation des attaques adversariales et du data poisoning
🔹 Étude de cas : Exemples d’attaques sur des modèles de classification
🔹 Stratégies de protection contre les attaques adversariales
🔹 Techniques de chiffrement et de confidentialité des données IA
🔹 Méthodes d’apprentissage robuste et défense contre le data poisoning
🔹 Atelier pratique : Analyse de la vulnérabilité d’un modèle et mise en place de défenses
🔹 Cadre légal et réglementaire (RGPD, IA Act, normes ISO en IA)
🔹 Gouvernance des modèles d’IA et audit de sécurité
🔹 Transparence et explicabilité des décisions IA
🔹 Étude de cas : Mise en conformité d’un modèle IA
🔹 Techniques d’audit et de test des modèles IA
🔹 Red Teaming et Pen Testing appliqués aux systèmes IA
🔹 Surveillance et détection des anomalies en production
🔹 Atelier pratique : Évaluation et renforcement d’un modèle IA contre les attaques
🎯 Approche interactive avec démonstrations en direct
🎯 Alternance entre théorie et mise en pratique
🎯 Études de cas concrets et simulations d’attaques adversariales
🎯 QCM & validation des acquis pour mesurer la progression
📌 Pré-requis : Connaissances de base en IA et en cybersécurité (Python recommandé).
📌 Modalités d’accès : Sessions en présentiel et en distanciel disponibles
📍 Évaluation continue via exercices et mises en situation
📍 QCM final pour valider les compétences acquises
📍 Certificat Netz Informatique remis en fin de formation
💰 Coût de la formation : 1 250€ / participant
💰 Financements possibles : CPF, OPCO, employeurs, fonds de formation