AI for Cybersecurity Foundations
Maîtrisez l'application de l'intelligence artificielle à la cybersécurité : détection d'anomalies, analyse comportementale, threat intelligence automatisée et défense adaptative.
Compétences clés
- ✓Implémenter des modèles ML pour la détection d'intrusions et d'anomalies réseau
- ✓Analyser les menaces avec des outils d'IA (SIEM augmentés, UEBA, threat hunting)
- ✓Évaluer les vulnérabilités des systèmes d'IA face aux attaques adversariales
- ✓Automatiser la réponse aux incidents avec orchestration intelligente (SOAR)
Équivalences de marché
Cette certification PROVA couvre le périmètre de compétences attendu par les certifications suivantes :
Est-ce fait pour vous ?
✓ Cette certification est faite pour vous si :
- →Analystes SOC et ingénieurs cybersécurité
- →Data scientists spécialisés en sécurité
- →Responsables sécurité (RSSI, CISO)
✗ Cette certification n'est pas adaptée si :
- →Débutants sans expérience en cybersécurité → orientez-vous vers une certification fondamentale en sécurité réseau avant d'aborder l'IA appliquée
- →Experts en IA offensive et red team avancé → privilégiez une certification Master 801 en Adversarial AI Security
Prérequis & conditions d'accès
Connaissances de base en cybersécurité et notions fondamentales en machine learning requises.
Options d'achat
Voucher d'examen, parcours LMS, packs économiques — composez votre panier
Options d'achat
Composez votre parcours — voucher d'examen, préparation LMS, packs entreprise.
Compétences évaluées
Détection par ML
Déployer des algorithmes de machine learning pour identifier malwares, phishing et comportements anormaux en temps réel.
Threat Intelligence
Exploiter l'IA pour corréler les IOC, prédire les campagnes d'attaque et enrichir automatiquement les alertes de sécurité.
Sécurité des modèles IA
Comprendre et contrer les attaques adversariales, le data poisoning et les biais dans les systèmes d'IA critiques.
Automatisation SOAR
Orchestrer la réponse aux incidents avec playbooks intelligents et réduire le temps de réaction face aux menaces.
Format de l'examen
Programme
Fondamentaux de l'IA appliquée à la cybersécurité
Introduction aux algorithmes de machine learning supervisés (régression logistique, arbres de décision, SVM, random forests) et non supervisés (k-means, DBSCAN, isolation forests). Réseaux de neurones et deep learning pour la détection de malwares. Traitement du langage naturel (NLP) pour l'analyse de logs et la classification automatique d'incidents. Frameworks et bibliothèques (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras). Construction de pipelines de données sécurisées et gestion des datasets de sécurité (labellisation, équilibrage, anonymisation).
Détection et réponse aux menaces par IA
SIEM augmentés par ML : Splunk Enterprise Security ML Toolkit, Elastic Security Machine Learning, QRadar Advisor with Watson. User and Entity Behavior Analytics (UEBA) : détection d'anomalies comportementales, scoring de risque, cas d'usage (compromission de comptes, exfiltration de données). Détection d'intrusions réseau avec ML (Darktrace, Vectra AI, Cisco Secure Network Analytics). EDR/XDR avec intelligence artificielle (CrowdStrike Falcon, Microsoft Defender for Endpoint). Threat hunting automatisé avec corrélation d'IOC et CTI. Analyse de malwares par apprentissage profond et sandboxing intelligent.
Sécurité offensive et défensive des systèmes IA
Attaques adversariales : FGSM (Fast Gradient Sign Method), C&W (Carlini & Wagner), PGD (Projected Gradient Descent), attaques en boîte noire et boîte blanche. Data poisoning et backdoor attacks sur les datasets d'entraînement. Model inversion et extraction de modèles. Robustesse des modèles : adversarial training, defensive distillation, détection d'entrées adversariales. Frameworks de sécurité : IBM Adversarial Robustness Toolbox (ART), CleverHans, Foolbox. OWASP Machine Learning Security Top 10. Sécurisation des pipelines MLOps et protection des modèles en production.
Automatisation et orchestration (SOAR)
Plateformes SOAR : Palo Alto Cortex XSOAR, Splunk SOAR (Phantom), IBM Resilient, Swimlane. Conception et déploiement de playbooks intelligents pour la réponse automatisée aux incidents. Intégration API avec SIEM, EDR, firewalls, threat intelligence feeds. Cas d'usage : enrichissement automatique d'alertes, isolation de endpoints, blocage d'IOC, escalade intelligente. Métriques d'efficacité : MTTD (Mean Time to Detect), MTTR (Mean Time to Respond), taux de faux positifs. Conformité réglementaire : RGPD, NIS2, ISO 27001, traçabilité des actions automatisées.
Comment financer votre certification
3 solutions pour couvrir le coût de votre certification
OPCO — Prise en charge employeur
Demandez à votre employeur une prise en charge via votre OPCO (plan de développement des compétences).
Personnel — 450€ TTC
Paiement en ligne sécurisé par carte bancaire (Stripe).
Tarif entreprise : 585€ HT
Questions fréquentes
Cette certification remplace-t-elle une formation en cybersécurité classique ?
Non, elle complète une base solide en cybersécurité en y ajoutant la dimension IA. Elle s'adresse à des professionnels ayant déjà une expérience en sécurité réseau, SOC ou analyse de menaces, et qui souhaitent moderniser leurs compétences avec le machine learning et l'automatisation intelligente.
Quels outils et frameworks sont couverts dans l'examen ?
L'examen évalue la maîtrise conceptuelle et pratique de SIEM ML (Splunk, Elastic), plateformes UEBA, SOAR (Cortex XSOAR, Splunk SOAR), frameworks ML (scikit-learn, TensorFlow), outils de robustesse (IBM ART), ainsi que la compréhension des attaques adversariales et des standards OWASP ML.
Faut-il être data scientist pour réussir cette certification ?
Non. Un niveau intermédiaire en machine learning suffit : comprendre les algorithmes supervisés/non supervisés, savoir lire du code Python et interpréter des métriques de performance. L'accent est mis sur l'application pratique à la cybersécurité, pas sur la recherche en IA.
Comment cette certification se positionne face aux certifications américaines ?
Contrairement aux certifications US généralistes qui effleurent l'IA, PROVA AI for Cybersecurity Foundations offre un référentiel technique profond, aligné sur les enjeux européens (RGPD, NIS2, souveraineté numérique) et reconnu via l'EQF. Vous validez des compétences opérationnelles, pas un catalogue marketing.
Quels sont les débouchés après cette certification ?
Analyste SOC niveau 2/3, ingénieur détection avancée, threat hunter, spécialiste SOAR, consultant en sécurité IA, ou architecte sécurité pour projets d'IA critique. La certification ouvre également la voie vers des postes de responsable sécurité dans des environnements data-driven.
Ils se sont certifiés
« Cette certification m'a permis de déployer des modèles ML dans notre SIEM et de réduire de 40% les faux positifs. Le référentiel est dense, technique et parfaitement aligné sur nos besoins opérationnels. Enfin une certification européenne qui ne survend pas l'IA. »
« J'avais déjà une base en machine learning mais aucune application en cybersécurité. PROVA m'a donné les clés pour automatiser la détection d'anomalies et orchestrer nos réponses avec SOAR. Le rapport DNA est un vrai plus pour valoriser mes compétences auprès de mon employeur. »
« En tant que responsable sécurité, je cherchais à comprendre les enjeux de l'IA défensive sans devenir data scientist. Cette certification offre le juste équilibre entre théorie et pratique, avec un focus sur les outils du marché et la conformité européenne. Je la recommande à tous les RSSI qui modernisent leur SOC. »
Reconnaissance internationale
Couvre des domaines similaires à (ISC)² CCSP (volet ML) et EC-Council Certified Threat Intelligence Analyst, avec une spécialisation technique approfondie en IA défensive.
(ISC)² et CCSP sont des marques déposées de (ISC)² Inc. EC-Council est une marque déposée d'EC-Council. PROVA est indépendant et non affilié à ces organismes.
Votre parcours de certification
Avant, pendant, après — la progression logique recommandée
Droits du candidat
Transparence
Les critères de décision et le barème sont documentés et accessibles avant l'examen.
Droit d'appel
Toute décision peut être contestée dans les 30 jours. Examen par un tiers indépendant.
Plainte
Toute personne peut signaler un dysfonctionnement. Formulaire public accessible sans compte.