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Découverte avancée des vulnérabilités et IA

Ce module explore l’intersection de la découverte de vulnérabilités et de l’intelligence artificielle (IA), en se concentrant sur la façon dont les techniques d’IA peuvent automatiser et améliorer l’identification des vulnérabilités de sécurité dans les logiciels et les systèmes. Il couvre l’utilisation de modèles d’apprentissage automatique pour prédire et localiser les failles de sécurité potentielles, l’entraînement de l’IA sur des données de vulnérabilité historiques et les considérations éthiques des tests et de l’exploitation automatisés.

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Chio, Clarence et David Freeman. Apprentissage automatique et sécurité : protéger les systèmes avec des données et des algorithmes. Première édition. Sébastopol, Californie : O’Reilly Media, 2018.

Wang, Bolun, Yuanshun Yao, Bimal Viswanath, Haitao Zheng et Ben Y. Zhao. « Une bonne formation s’accompagne d’une grande vulnérabilité : des attaques pratiques contre l’apprentissage par transfert. » Dans Actes de la 27e conférence USENIX sur le symposium sur la sécurité, 1281-97. SEC’18. États-Unis : USENIX Association, 2018.

Anderson, Hyrum S., Jonathan Woodbridge et Bobby Filar. « DeepDGA : Génération et détection de domaines réglés de manière contradictoire. » arXiv, 2016.

https://doi.org/10.48550/ARXIV.1610.01969

Shirazi, Hossein, Bruhadeshwar Bezawada, Indrakshi Ray et Charles Anderson. « Attaques par échantillonnage antagoniste contre la détection du phishing. » Dans Data and Applications Security and Privacy XXXIII, édité par Simon N. Foley, 11559:83–101. Cham : Springer International Publishing, 2019.

https://doi.org/10.1007/978-3-030-22479-0_5

Erba, Alessandro, Riccardo Taormina, Stefano Galelli, Marcello Pogliani, Michele Carminati, Stefano Zanero et Nils Ole Tippenhauer. « Attaques de dissimulation sous contrainte contre les détecteurs d’anomalies basés sur la reconstruction dans les systèmes de contrôle industriel. » Dans la conférence annuelle sur les applications de sécurité informatique, 480-95, 2020.

https://doi.org/10.1145/3427228.3427660

Kuleshov, Volodymyr, Shantanu Thakoor, Tingfung Lau et Stefano Ermon. « Exemples contradictoires de problèmes de classification du langage naturel », 15 février 2018.

https://openreview.net/forum?id=r1QZ3zbAZ

Demetrio, Luca, Battista Biggio, Giovanni Lagorio, Fabio Roli et Alessandro Armando. « Expliquer les vulnérabilités de l’apprentissage profond aux binaires de logiciels malveillants antagonistes », arXiv, 2019.

https://doi.org/10.48550/ARXIV.1901.03583

Kuppa, Aditya, Slawomir Grzonkowski, Muhammad Rizwan Asghar et Nhien-An Le-Khac. « Attaques en boîte noire sur les détecteurs d’anomalies profondes. » Dans Actes de la 14e Conférence internationale sur la disponibilité, la fiabilité et la sécurité, 1-10. Canterbury CA Royaume-Uni : ACM, 2019.

https://doi.org/10.1145/3339252.3339266

Gibert, Daniel, Carles Mateu et Jordi Planes. « L’essor de l’apprentissage automatique pour la détection et la classification des logiciels malveillants : développements de la recherche, tendances et défis. » Journal des applications informatiques et de réseau 153 (2020) : 102526.

https://doi.org/10.1016/j.jnca.2019.102526

Rosenberg, Ihai, Asaf Shabtai, Yuval Elovici et Lior Rokach. « Attaques antagonistes d’apprentissage automatique et méthodes de défense dans le domaine de la cybersécurité. » arXiv, 13 mars 2021.

https://doi.org/10.48550/arXiv.2007.02407

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