[{"data":1,"prerenderedAt":45},["ShallowReactive",2],{"course-ia-et-cybersecurite-menaces-et-defenses":3,"highlight-python-# Détection simplifi":44},{"id":4,"name":5,"slug":6,"location":7,"targetAudienceFormatMarkdown":8,"prerequisitesFormatMarkdown":9,"objectivesFormatMarkdown":10,"descriptionFormatMarkdown":11,"teachingMethodsFormatMarkdown":12,"teachingResourcesFormatMarkdown":13,"evaluationMethodsFormatMarkdown":14,"accessibilityFormatMarkdown":15,"accessMethodsFormatMarkdown":16,"minimumParticipants":7,"maximumParticipants":7,"duration":17,"reference":18,"trainerType":7,"updated_at":19,"created_at":20,"price":21,"organizationMode":22,"theme":25,"code":29,"tags":34,"metadata":35},"/api/courses/0af9ee8e-b298-11f1-a993-d8ca06000363","IA et cybersécurité : menaces et défenses","ia-et-cybersecurite-menaces-et-defenses",null,"RSSI, analystes de sécurité, architectes, DSI, responsables de la conformité, chefs de projet IA.","Connaissance des fondamentaux de la sécurité des systèmes d'information.","Comprendre l'usage de l'IA par les attaquants et les défenseurs et sécuriser les usages internes de l'IA.","--day1--\n\n## L'IA au service des attaquants\n\n-   Hameçonnage et ingénierie sociale assistés : qualité, volume, ciblage\n-   Usurpation par synthèse vocale et vidéo : cas documentés de fraude\n-   Assistance à la découverte de vulnérabilités et au développement de codes malveillants\n-   Automatisation des campagnes et industrialisation de l'attaque\n-   Ce qui change réellement et ce qui relève de l'effet d'annonce\n-   Travaux pratiques : analyse de cas réels d'attaques assistées par IA et identification des signaux résiduels\n\n--break--\n\n## L'IA au service de la défense\n\n-   Détection d'anomalies et réduction du bruit dans les alertes\n-   Assistance à l'investigation et à la synthèse d'incidents\n-   Automatisation du tri de premier niveau et limites de confiance\n-   Analyse de code et détection de vulnérabilités\n-   Évaluation honnête des apports : gains mesurés et faux espoirs\n-   Travaux pratiques : évaluation d'un cas d'usage défensif et définition des critères de succès\n\n--day2--\n\n## Sécuriser les systèmes d'IA\n\n-   Surface d'attaque spécifique : injection d'instructions, empoisonnement, extraction de modèle\n-   Risques liés aux agents autonomes et aux outils qu'ils peuvent actionner\n-   Fuite de données par les invites et par les réponses\n-   Garde-fous, filtrage, cloisonnement et validation des sorties\n-   Référentiels dédiés à la sécurité de l'IA et tests adaptés\n-   Travaux pratiques : analyse de risque d'une application intégrant un modèle de langage\n\n--break--\n\n## Cadre d'usage et gouvernance\n\n-   Politique d'usage de l'IA en entreprise : périmètre, outils autorisés, données interdites\n-   Détection et encadrement des usages non déclarés\n-   Obligations du règlement européen sur l'IA selon le niveau de risque\n-   Référentiels de management de l'IA et articulation avec l'ISO 27001\n-   Sensibilisation des collaborateurs et formation des équipes techniques\n-   Travaux pratiques : rédaction d'une politique d'usage de l'IA adaptée à l'organisation des participants","Présentiel, distanciel, hybride","Les supports pédagogiques sont remis aux stagiaires sous format numérique et/ou papier selon les modalités de la formation.\n\nIls comprennent des supports de cours, des présentations, des fiches pratiques, des études de cas, des exercices applicatifs ainsi que des QCM d’entraînement selon la formation. (adapté au choix du formateur)\n\nLes formations s’appuient sur des moyens techniques adaptés : ordinateurs, logiciels professionnels, connexion internet, écran ou vidéoprojecteur, ainsi que des outils collaboratifs et de visioconférence pour les formations à distance.\n\nL’ensemble des supports pédagogiques est accessible pendant et après la formation afin de favoriser l’appropriation et la mise en pratique des compétences acquises.","En amont de la formation, un recueil des besoins permet de récolter des informations sur le stagiaire et ses attentes. L’évaluation se fait en cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques. En fin de formation, par un questionnaire d’auto-évaluation et/ou un examen.\n\nUn suivi de qualité est effectué grâce à nos sessions en groupe restreint (entre 2 et 9 participants maximum). Le stagiaire émargera par demi-journée et recevra une attestation de formation.","Nous informons l’ensemble de nos clients et stagiaires que nous sommes dans la capacité d’adapter les sessions selon les handicaps et les situations spécifiques. Nous nous engageons à répondre à toutes vos demandes sous un délai de 48h ouvré.","Si l’une de nos formations vous intéresse, contactez-nous au +33 4 93 65 34 24 ou à l’adresse mail contact@m2g-intellect.fr. Selon votre besoin et vos attentes, nous organiserons un échange téléphonique avec le formateur pressenti afin d’adapter la formation et ses modules, puis nous vous adresserons un devis.\n\nLes dates de la formation seront à convenir sous 30 jours maximum.","14.00","L1-CYB-23","2026-09-18T09:45:10+00:00","2026-09-17T15:02:31+00:00","1550.00",{"id":23,"name":24},"/api/organization_mode_types/6","HYBRID",{"id":26,"name":27,"slug":28},"/api/themes/0ac0b9c2-b298-11f1-a993-d8ca06000363","Cybersécurité et gestion des risques informatiques","cybersecurite-et-gestion-des-risques-informatiques",{"id":30,"label":31,"domain":32},"/api/training_specialities/163","326 - Informatique, traitement de l’information, réseaux de transmission des données",{"label":33},"32 - Communication et information",[],{"desc-accroche":36,"Description":37,"icon-color":38,"icon-name":39,"code-langage":40,"code-snippet":41,"courte-description":42,"titre-accroche":43},"Formation qui traite trois dimensions : l'IA comme arme offensive (phishing généré, deepfake, code malveillant), l'IA comme outil défensif (détection, triage d'alerte), et l'IA comme nouvel actif à protéger (modèles, prompts, données d'entraînement).","L'intelligence artificielle agit désormais sur trois plans en cybersécurité : elle sert aux attaquants, qui l'utilisent pour générer des campagnes de hameçonnage crédibles, des deepfakes ou du code malveillant polymorphe ; elle outille les défenseurs, en accélérant le triage d'alertes et la détection d'anomalies ; et elle introduit de nouveaux actifs à protéger, modèles, prompts et données d'entraînement, exposés à l'injection de prompt ou à l'empoisonnement de données. Cette formation de deux jours traite ces trois dimensions et se conclut par la construction d'un cadre d'usage interne de l'IA générative, sujet que la plupart des organisations doivent traiter dans l'urgence. Elle s'adresse aux RSSI, analystes de sécurité, architectes, DSI, responsables de la conformité et chefs de projet IA disposant des fondamentaux de la sécurité des systèmes d'information.","#76448A","mdi:robot-outline","python","# Détection simplifiée d'une tentative d'injection de prompt\nMOTIFS_SUSPECTS = [\"ignore les instructions precedentes\", \"tu es maintenant\", \"revele ton prompt systeme\"]\n\ndef contient_injection(message: str) -> bool:\n    texte = message.lower()\n    return any(motif in texte for motif in MOTIFS_SUSPECTS)","Formation intermédiaire de deux jours sur l'IA en cybersécurité : menaces offensives, outillage défensif et cadre d'usage interne sécurisé.","Anticipez l'usage de l'intelligence artificielle par les attaquants et les défenseurs, et sécurisez les usages internes de l'IA générative.","\u003Cpre class=\"hljs\">\u003Ccode class=\"language-python\">\u003Cspan class=\"hljs-comment\"># Détection simplifiée d'une tentative d'injection de prompt\u003C/span>\nMOTIFS_SUSPECTS = [\u003Cspan class=\"hljs-string\">"ignore les instructions precedentes"\u003C/span>, \u003Cspan class=\"hljs-string\">"tu es maintenant"\u003C/span>, \u003Cspan class=\"hljs-string\">"revele ton prompt systeme"\u003C/span>]\n\n\u003Cspan class=\"hljs-keyword\">def\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-title function_\">contient_injection\u003C/span>(\u003Cspan class=\"hljs-params\">message: \u003Cspan class=\"hljs-built_in\">str\u003C/span>\u003C/span>) -> \u003Cspan class=\"hljs-built_in\">bool\u003C/span>:\n    texte = message.lower()\n    \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">return\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-built_in\">any\u003C/span>(motif \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">in\u003C/span> texte \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">for\u003C/span> motif \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">in\u003C/span> MOTIFS_SUSPECTS)\u003C/code>\u003C/pre>",1789717726550]