IA et cybersécurité - Historique des versions

Juliette : Cette version a été marquée à traduire

2025-02-12T15:19:14Z

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Ligne 63 :		Ligne 63 :
	* Les '''activités de cyberdéfense,''' souvent identifié au travail des « Blue Teams », assurant la sécurité opérationnelle des Systèmes d’Information des organisations.		* Les '''activités de cyberdéfense,''' souvent identifié au travail des « Blue Teams », assurant la sécurité opérationnelle des Systèmes d’Information des organisations.

	==== Objectifs de sécurité ==== <!--T:11-->		==== Objectifs de sécurité ==== <!--T:11-->
	Les objectifs de sécurité visent à déterminer les activités à mettre en œuvre afin de maîtriser les risques de cybersécurité au sein des organisations, ceux-ci sont découpés en 5 types selon le framework du NIST :		Les objectifs de sécurité visent à déterminer les activités à mettre en œuvre afin de maîtriser les risques de cybersécurité au sein des organisations, ceux-ci sont découpés en 5 types selon le framework du NIST :

Juliette le 12 décembre 2024 à 09:10

2024-12-12T09:10:38Z

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Ligne 6 :		Ligne 6 :
	\|EndDate=décembre 2023		\|EndDate=décembre 2023
	\|Cycle=Cycle 2		\|Cycle=Cycle 2
	\|Status=~~En cours~~		\|Status=Terminé
	}}		}}
	<translate>		<translate>

Angèle le 5 avril 2024 à 11:41

2024-04-05T11:41:10Z

← Version précédente		Version du 5 avril 2024 à 13:41
Ligne 151 :		Ligne 151 :
	</translate>		</translate>
	{{PageSubHeader Groupe de travail		{{PageSubHeader Groupe de travail
	\|UseCase=Confidentiality Classification# Contrôler les élévations de privilèges irrégulières# Détection de démissionnaires pressentis# Détection d’intrusions et de man-in-the middle dans les réseaux OT et IoT# Détection d’événements de sécurité# Machine Learning contre DDoS# Protection de la marque, lutte contre le typo-squatting~~# User behavior anomaly detection# WIFI Pwnagotchi~~		\|UseCase=Confidentiality Classification# Contrôler les élévations de privilèges irrégulières# Détection de démissionnaires pressentis# Détection d’intrusions et de man-in-the middle dans les réseaux OT et IoT# Détection d’événements de sécurité# Machine Learning contre DDoS# User behavior anomaly detection# WIFI Pwnagotchi# Protection de la marque, lutte contre le typo-squatting
			\|Communauté d'intérêt=CI IA et Cybersécurité
	}}		}}

Angèle : Cette version a été marquée à traduire

2023-12-05T14:21:19Z

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Juliette le 5 décembre 2023 à 14:19

2023-12-05T14:19:23Z

← Version précédente		Version du 5 décembre 2023 à 16:19
Ligne 1 :		Ligne 1 :
	{{Groupe de travail		{{Groupe de travail
	\|ShortDescription FR=Analyser les domaines de la cybersécurité où l’Intelligence Artificielle permet des avancées		\|ShortDescription FR=Analyser les domaines de la cybersécurité où l’Intelligence Artificielle permet des avancées
			\|ShortDescription EN=Analyze the areas of cybersecurity where Artificial Intelligence can make a difference
	\|ImageStr=MicrosoftTeams-image (2).png		\|ImageStr=MicrosoftTeams-image (2).png
	\|StartDate=mai 2021		\|StartDate=mai 2021
Ligne 7 :		Ligne 8 :
	\|Status=En cours		\|Status=En cours
	}}		}}
			<translate>
	== Objectifs et livrables du Groupe de Travail ==		== Objectifs et livrables du Groupe de Travail ==
	Le Groupe de Travail, lancé dans le cadre du Cycle 2 du Campus Cyber, a pour mission d'analyser les domaines dans lesquels la cybersécurité et l'intelligence artificielle se croisent.		Le Groupe de Travail, lancé dans le cadre du Cycle 2 du Campus Cyber, a pour mission d'analyser les domaines dans lesquels la cybersécurité et l'intelligence artificielle se croisent.
Ligne 127 :		Ligne 129 :
	* Surveiller les systèmes pour détecter les déviations		* Surveiller les systèmes pour détecter les déviations

			</translate>
	{{PageSubHeader Groupe de travail		{{PageSubHeader Groupe de travail
	\|UseCase=Confidentiality Classification# Contrôler les élévations de privilèges irrégulières# Détection de démissionnaires pressentis# Détection d’intrusions et de man-in-the middle dans les réseaux OT et IoT# Détection d’événements de sécurité# Machine Learning contre DDoS# Protection de la marque, lutte contre le typo-squatting~~# WIFI Pwnagotchi~~# User behavior anomaly detection		\|UseCase=Confidentiality Classification# Contrôler les élévations de privilèges irrégulières# Détection de démissionnaires pressentis# Détection d’intrusions et de man-in-the middle dans les réseaux OT et IoT# Détection d’événements de sécurité# Machine Learning contre DDoS# Protection de la marque, lutte contre le typo-squatting# User behavior anomaly detection# WIFI Pwnagotchi
	}}		}}

Yves0 : Remplacement de texte : « {{Groupe de travail↵|ShortDescription= » par « {{Groupe de travail |ShortDescription FR= »

2023-11-14T15:36:00Z

Remplacement de texte : « {{Groupe de travail↵|ShortDescription= » par « {{Groupe de travail |ShortDescription FR= »

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Ligne 1 :		Ligne 1 :
	{{Groupe de travail		{{Groupe de travail
	\|ShortDescription=Analyser les domaines de la cybersécurité où l’Intelligence Artificielle permet des avancées		\|ShortDescription FR=Analyser les domaines de la cybersécurité où l’Intelligence Artificielle permet des avancées
	\|ImageStr=MicrosoftTeams-image (2).png		\|ImageStr=MicrosoftTeams-image (2).png
	\|StartDate=mai 2021		\|StartDate=mai 2021

Angèle le 1 mars 2023 à 10:05

2023-03-01T10:05:31Z

← Version précédente		Version du 1 mars 2023 à 12:05
Ligne 127 :		Ligne 127 :
	* Surveiller les systèmes pour détecter les déviations		* Surveiller les systèmes pour détecter les déviations

	~~== Journal de Bord ==~~
	{{PageSubHeader Groupe de travail		{{PageSubHeader Groupe de travail
	\|UseCase=Confidentiality Classification# Contrôler les élévations de privilèges irrégulières# Détection de démissionnaires pressentis# Détection d’intrusions et de man-in-the middle dans les réseaux OT et IoT# Détection d’événements de sécurité# Machine Learning contre DDoS# Protection de la marque, lutte contre le typo-squatting# WIFI Pwnagotchi# User behavior anomaly detection		\|UseCase=Confidentiality Classification# Contrôler les élévations de privilèges irrégulières# Détection de démissionnaires pressentis# Détection d’intrusions et de man-in-the middle dans les réseaux OT et IoT# Détection d’événements de sécurité# Machine Learning contre DDoS# Protection de la marque, lutte contre le typo-squatting# WIFI Pwnagotchi# User behavior anomaly detection
	}}		}}

Juliette : /* Objectifs initiaux */

2022-12-05T16:59:06Z

Objectifs initiaux

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Ligne 11 :		Ligne 11 :

	=== Objectifs initiaux ===		=== Objectifs initiaux ===
	* Cataloguer les ~~[[Index.php?title=GT IA ET CYBERSECURITE CAS D’USAGE DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE EN CYBERSECURITE\|~~usages potentiels de l’IA]] pour la cybersécurité		* Cataloguer les usages potentiels de l’IA pour la cybersécurité
	* Créer un environnement sandbox CYLVIA permettant aux membres du Campus Cyber d'expérimenter et d'évoluer dans un environnement restreint		* Créer un environnement sandbox CYLVIA permettant aux membres du Campus Cyber d'expérimenter et d'évoluer dans un environnement restreint
	* Créer des parcours de formation à l’IA pour les professionnels de la cybersécurité à différents niveaux		* Créer des parcours de formation à l’IA pour les professionnels de la cybersécurité à différents niveaux
Ligne 19 :		Ligne 19 :
	== La sécurité des systèmes intelligents et leurs utilisations en cybersécurité, état des connaissances et des compétences ==		== La sécurité des systèmes intelligents et leurs utilisations en cybersécurité, état des connaissances et des compétences ==
	[[Fichier:GT IA & Cyber - Focus du Groupe de Travail.png\|vignette\|300x300px\|gauche]]		[[Fichier:GT IA & Cyber - Focus du Groupe de Travail.png\|vignette\|300x300px\|gauche]]
	Les systèmes d’Intelligence Artificielle sont de plus en plus répandus dans les technologies de l’information modernes et affichent de nombreuses avancées dans les dernières années. En vue de préparer les prochaines générations d’applications et de système de défense contre les cyber menaces, le Campus Cyber, au travers du Groupe de Travail Intelligence Artificielle et Cybersécurité, met en lumière ~~[[Index.php?title=GT IA ET CYBERSECURITE CAS D’USAGE DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE EN CYBERSECURITE\|~~les principaux usages de l’IA]] au bénéfice de la cybersécurité, les limites identifiées ainsi que les risques et principales mesures préconisées pour la sécurité de ces systèmes.		Les systèmes d’Intelligence Artificielle sont de plus en plus répandus dans les technologies de l’information modernes et affichent de nombreuses avancées dans les dernières années. En vue de préparer les prochaines générations d’applications et de système de défense contre les cyber menaces, le Campus Cyber, au travers du Groupe de Travail Intelligence Artificielle et Cybersécurité, met en lumière les principaux usages de l’IA au bénéfice de la cybersécurité, les limites identifiées ainsi que les risques et principales mesures préconisées pour la sécurité de ces systèmes.

	== Quels acteurs impliqués dans les projets d'intelligence artificielle ? ==		== Quels acteurs impliqués dans les projets d'intelligence artificielle ? ==

Juliette le 5 décembre 2022 à 15:21

2022-12-05T15:21:52Z

← Version précédente		Version du 5 décembre 2022 à 17:21
Ligne 31 :		Ligne 31 :

	Le Groupe de Travail préconise également la création de deux postes complémentaires, les [[Référent sécurité en Intelligence Artificielle\|référents sécurité en Intelligence Artificielle]] et les [[Facilitateur en Intelligence Artificielle\|Facilitateurs en Intelligence Artificielle]].		Le Groupe de Travail préconise également la création de deux postes complémentaires, les [[Référent sécurité en Intelligence Artificielle\|référents sécurité en Intelligence Artificielle]] et les [[Facilitateur en Intelligence Artificielle\|Facilitateurs en Intelligence Artificielle]].
	== Quels ~~[[GT IA ET CYBERSECURITE CAS D’USAGE DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE EN CYBERSECURITE\|~~apports de l'intelligence artificielle pour la cybersécurité]] ? ==		== Quels apports de l'intelligence artificielle pour la cybersécurité ? ==
	~~L’Intelligence~~ Artificielle, en tant que domaine scientifique, bénéficie de nombreuses avancées sur les dernières années, notamment grâce à la mise en commun de techniques, capacités et données permettant l’utilisation des approches statistiques du Machine Learning au détriment des approches déterministes des Systèmes Experts. Cette approche permet une généralisation et apporte des bénéfices lorsqu’un nombre significatif de données est mis en commun pour limiter les effets statistiques. De fait, les domaines de recherches en cybersécurité sont naturellement portés autours des axes suivants :		L’[[Apport de l'Intelligence Artificielle en cybersécurité\|Intelligence Artificielle]], en tant que domaine scientifique, bénéficie de nombreuses avancées sur les dernières années, notamment grâce à la mise en commun de techniques, capacités et données permettant l’utilisation des approches statistiques du Machine Learning au détriment des approches déterministes des Systèmes Experts. Cette approche permet une généralisation et apporte des bénéfices lorsqu’un nombre significatif de données est mis en commun pour limiter les effets statistiques. De fait, les domaines de recherches en cybersécurité sont naturellement portés autours des axes suivants :
	* '''L’identification et la localisation des informations de l’entreprise,''' en commençant pas la classification de ces informations, et l’application de politiques dynamiques ;		* '''L’identification et la localisation des informations de l’entreprise,''' en commençant pas la classification de ces informations, et l’application de politiques dynamiques ;
	* '''La protection par l’analyse de signaux faibles et des comportements usuels,''' les systèmes à bas d’IA permettent de configurer les politiques et mécanismes de sécurité le plus efficacement possible ;		* '''La protection par l’analyse de signaux faibles et des comportements usuels,''' les systèmes à bas d’IA permettent de configurer les politiques et mécanismes de sécurité le plus efficacement possible ;

Angèle le 22 novembre 2022 à 15:44

2022-11-22T15:44:57Z

← Version précédente		Version du 22 novembre 2022 à 17:44
Ligne 129 :		Ligne 129 :
	== Journal de Bord ==		== Journal de Bord ==
	{{PageSubHeader Groupe de travail		{{PageSubHeader Groupe de travail
	\|UseCase=Confidentiality Classification~~# Protection de la marque, lutte contre le typo-squatting~~# Contrôler les élévations de privilèges irrégulières# Détection de démissionnaires pressentis~~# Machine Learning contre DDoS~~# Détection d’intrusions et de man-in-the middle dans les réseaux OT et IoT# Détection d’événements de sécurité# WIFI Pwnagotchi		\|UseCase=Confidentiality Classification# Contrôler les élévations de privilèges irrégulières# Détection de démissionnaires pressentis# Détection d’intrusions et de man-in-the middle dans les réseaux OT et IoT# Détection d’événements de sécurité# Machine Learning contre DDoS# Protection de la marque, lutte contre le typo-squatting# WIFI Pwnagotchi# User behavior anomaly detection
	}}		}}