Maîtrise approfondie des concepts d'apprentissage artificiel, en particulier classification de textes, analyse de réseaux et graphes
Introduction à la visualisation des données, y compris en présence de grands datasets
Etude de problématiques de cyber-sécurité sous l'angle analyse des données
L'objectif du cours est d'approfondir les connaissances en Machine Learning acquises précédemment en les appliquant à des questions liées à la cyber-sécurité.
Un accent est mis sur l'analyse de grands jeux de données.
Une introduction à la visualisation des données, entre autres comme aide à l'analyse, est aussi donnée.
Le cours est organisé autour de thématiques de cyber-sécurité qui sont abordées sous l'angle cybersécurité, visualisation de données, et analyse de données et apprentissage artificiel.
Pour chaque thème, une introduction théorique est donnée dans les trois domaines lorsque nécessaire, et un travail est demandé aux étudiants, qui consiste à analyser un jeu de données pour pouvoir en tirer des conclusions quant à un risque potentiel ou avéré.
Les trois thématiques retenues sont:
L'approche pédagogique est principalement une approche projet, avec 3 projets soumis aux étudiants. Une introduction théorique aux différents sujets est néanmoins données lorsque cela est jugé nécessaire.
L’évaluation du cours est réalisée sur base des rapports remis.
En cas d'échec, l'étudiant est invité à re-travailler le ou les sujets en échec et à présenter un rapport amélioré en seconde session.
| Formation | Programme d’études | Bloc | Crédits | Obligatoire |
|---|---|---|---|---|
| Master 120 en cybersécurité, à finalité spécialisée | Standard | 0 | 5 | |
| Master 120 en cybersécurité, à finalité spécialisée | Standard | 2 | 5 |