Cours 2019-2020

Big Data and Computer Security [ICYBM201]

  • 5 crédits
  • 30h+15h
  • 2e quadrimestre
Langue d'enseignement: Anglais / English

Acquis d'apprentissage

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

Objectifs

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.

Contenu

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:

  • classification spam/non spam 
  • détection d’intrusion sur base de traces réseau 
  • construction d’un classificateur de bot/no bot, à partir d’indicateurs de différents type, ce inclus, réseaux. 

 

Disciplines

Technologie de la sécurité
Intelligence artificielle

Méthodes d'enseignement

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.

Mode d'évaluation

En raison des mesures prises dans la lutte contre la propagation du covid-19 et de celles mises en place au niveau de l'UNamur, les modalités d'évaluation font l'objet de modification pour être adaptées à la situation. Les modalités d'évaluation qui sont ainsi d'application pour la période d'évaluation de fin de troisième quadrimestre (seconde session) sont communiquées par l'enseignant, aux étudiants, via WebCampus pour chaque unité d'enseignement

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.

 

Langue d'enseignement

Anglais / English

Lieu de l'activité

NAMUR

Faculté organisatrice

Faculté d'informatique
rue Grandgagnage 21
5000 NAMUR
T. 081725252
F. 081724967
secretariat.info@unamur.be

Cycle

Etudes de 2ème cycle