Formation Sécurité des Systèmes IA
Protegez vos modèles contre les cyberattaques et vulnerabilites spécifiques à l'IA
3
jours de formation
Selon dossier
Financement à vérifier selon le programme et le dossier
Questionnaire
Satisfaction
sur devis
Tarif
Plus qu'un organisme de formation,
un mouvement
Ambassadeur gouvernemental, organisateur du 1er hackathon agents IA de France, partenaire des écoles et des institutions.
La sécurité IA : un enjeu critique en 2026
Les systèmes d'IA sont vulnerables à des attaques spécifiques qui n'existent pas dans la cybersecurite traditionnelle. Des images imperceptiblement modifiees peuvent tromper les systèmes de reconnaissance. Des prompts malveillants peuvent faire "halluciner" les modèles de langage. Des attaquants peuvent extraire des données d'entrainement ou voler des modèles propriertaires.
En 2026, avec la generalisation des LLMs et des systèmes autonomes, ces risques deviennent critiques. L'AI Act impose des exigences de sécurité pour les systèmes à haut risque. Les entreprises doivent intégrer la sécurité des la conception de leurs projets IA.
Cette formation vous donne les compétences pour identifier, évaluer et contrer les menaces spécifiques à l'intelligence artificielle.
Les menaces spécifiques à l'IA
Adversarial Attacks
Les attaques adversariales exploitent les faiblesses des modèles de machine learning pour les tromper de maniere controlee.
- Evasion attacks : perturber les entrees pour tromper le modèle
- Poisoning attacks : corrompre les données d'entrainement
- Backdoor attacks : inserer des comportements caches
- White-box vs Black-box : attaques avec ou sans accès au modèle
- Defenses : adversarial training, input sanitization, detection
Prompt Injection et Jailbreaking
Les LLMs sont vulnerables à des attaques textuelles qui peuvent contourner leurs garde-fous.
- Direct prompt injection : instructions malveillantes dans le prompt
- Indirect prompt injection : attaques via données externes (web, emails)
- Jailbreaking : contournement des filtres de sécurité
- Extraction d'informations : faire reveler le system prompt
- Defenses : input validation, output filtering, sandboxing
Vol de modèles et de données
Les modèles d'IA representent une propriete intellectuelle considerable qui peut etre ciblee.
- Model extraction : reconstituer un modèle via ses API
- Membership inference : determiner si des données font partie du training set
- Training data extraction : extraire des données memorisees
- Model inversion : reconstruire des données d'entrainement
- Defenses : differential privacy, watermarking, rate limiting
Vulnerabilites de la supply chain ML
La chaine d'approvisionnement des modèles IA presente des risques spécifiques.
- Modèles pre-entraines compromis (Hugging Face, TensorFlow Hub)
- Dependances Python malveillantes
- Datasets publics empoisonnes
- Attaques sur les pipelines MLOps
- Vérification d'integrite et provenance
Programme de la formation
Jour 1 : Menaces
Panorama des attaques IA, adversarial examples, prompt injection, labs pratiques d'attaque.
Jour 2 : Defenses
Adversarial training, input validation, output filtering, differential privacy, labs de defense.
Jour 3 : MLSecOps
Securisation du pipeline ML, monitoring, incident response, audit de sécurité IA complet.
Outils et techniques
A qui s'adresse cette formation ?
- RSSI et équipes sécurité integrant l'IA dans leur perimetre
- ML Engineers et Data Scientists soucieux de la sécurité
- Pentesters souhaitant évaluer les systèmes IA
- Architectes concevant des solutions IA securisees
- DevSecOps securisant les pipelines ML
Prérequis
- Bases en machine learning
- Programmation Python
- Notions de cybersecurite (recommande)
FAQ
Faut-il des compétences en sécurité informatique ?
Des notions de base sont utiles mais pas indispensables. Nous couvrons les concepts de sécurité nécessaires.
Les exercices sont-ils legaux ?
Tous les exercices sont réalisés sur des environnements de test dedies, dans un cadre pedagogique legal.
Cette formation aborde-t-elle les LLMs ?
Oui, une partie importante est consacree à la sécurité des LLMs : prompt injection, jailbreaking, guardrails.
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