Définir les enjeux entre : IA, robotique et cybersécurité
- Définition et concepts.
- Enjeux pour les états, les armées et toute organisation liée à l’informatique.
- Possibilités et limites de la cybersécurité liées à l’IA.
- Menaces logicielles. Outils de détection de logiciels malveillants.
- Problèmes de sécurités liés à l’Internet des Objets (IoT).
- Possibilités et limites de l’IoT dans un contexte de cybersécurité.
- Objets connectés malveillants vs moyens de détections.
Démonstration
Démonstrations : logiciels polymorphiques, algorithmes génétiques utiles à la génération de codes polymorphes, matériels électroniques et robotiques.
Ingénierie sociale et intelligence artificielle
- Qu’est ce qu’une attaque d’ingénierie sociale ? Quelles en sont les conséquences ?
- Principes des « deepfakes » (fausses identités, images, voix et vidéos).
- Possibilités et limites d’un réseau GAN (Generative Adversarial Networks).
- De nouveaux outils comme moyens de détections
Démonstration
Mise en œuvre d’un réseau GAN pour produire des images aux styles factices.
L'IA comme outil de détection, protection, surveillance, identification...
- Des systèmes à la « complexité » toujours plus croissante.
- Des indicateurs statistiques « classiques » insuffisants pour surveiller un système complexe.
- Machine Learning (ML) et Deep Learning (DP) pour la détection et la prévention des anomalies.
- IA, outil de surveillance. Utilisation du ML et DL par les systèmes biométriques.
- Possibilités et limites du ML et du DL dans l’identification des personnes.
- Utilisation détournée : faux positifs, faux négatifs, actes malveillants...
Démonstration
Modèle de détection. Typologie des caméras (360, HD, 3D-RGBd...). Démonstrations des limites, des « biais » liés à l’IA et des cas où l’IA est plus efficace que l’œil humain.
Une écoute boostée à l’IA
- Contexte d’écoutes « boostées » à l’intelligence artificielle.
- Outils et moyens pour écouter une conversation, déceler un code secret, reconstituer un mail...
- Des projets menés à bien accessible à tous.
- Comment préserver la confidentialité de nos échanges ?
- Possibilités et limites entre « frappologie » et IA. Comment s’en protéger ?
Démonstration
Outils et recherches utiles pour reconstruire, prédire des signaux indirects dans un environnement bruité.
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