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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.

2

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

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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...

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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 ?