Formation Securite des Systemes IA
Protegez vos modeles contre les cyberattaques et vulnerabilites specifiques à l'IA
3
jours de formation
100%
Financable CPF
4.9/5
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 systemes d'IA sont vulnerables à des attaques specifiques qui n'existent pas dans la cybersecurite traditionnelle. Des images imperceptiblement modifiees peuvent tromper les systemes de reconnaissance. Des prompts malveillants peuvent faire "halluciner" les modeles de langage. Des attaquants peuvent extraire des donnees d'entrainement ou voler des modeles propriertaires.
En 2026, avec la generalisation des LLMs et des systemes autonomes, ces risques deviennent critiques. L'AI Act impose des exigences de sécurité pour les systemes à haut risque. Les entreprises doivent intégrer la sécurité des la conception de leurs projets IA.
Cette formation vous donne les compétences pour identifier, evaluer et contrer les menaces specifiques à l'intelligence artificielle.
Les menaces specifiques à l'IA
Adversarial Attacks
Les attaques adversariales exploitent les faiblesses des modeles de machine learning pour les tromper de maniere controlee.
- Evasion attacks : perturber les entrees pour tromper le modele
- Poisoning attacks : corrompre les donnees d'entrainement
- Backdoor attacks : inserer des comportements caches
- White-box vs Black-box : attaques avec ou sans acces au modele
- 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 donnees 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 modeles et de donnees
Les modeles d'IA representent une propriete intellectuelle considerable qui peut etre ciblee.
- Model extraction : reconstituer un modele via ses API
- Membership inference : determiner si des donnees font partie du training set
- Training data extraction : extraire des donnees memorisees
- Model inversion : reconstruire des donnees d'entrainement
- Defenses : differential privacy, watermarking, rate limiting
Vulnerabilites de la supply chain ML
La chaine d'approvisionnement des modeles IA presente des risques specifiques.
- Modeles pre-entraines compromis (Hugging Face, TensorFlow Hub)
- Dependances Python malveillantes
- Datasets publics empoisonnes
- Attaques sur les pipelines MLOps
- Verification 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 evaluer les systemes IA
- Architectes concevant des solutions IA securisees
- DevSecOps securisant les pipelines ML
Prerequis
- 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 realises 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.
Formations associees
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