Jour 1 : Introduction à la Cyber Défense et Sécurité des Réseaux

Matinée : (8h00 – 12h00)

1. Accueil et présentation
   • Objectifs de la formation
   • Tour de table des participants
2. Concepts fondamentaux de la cybersécurité
   • Principes de base de la cybersécurité (confidentialité, intégrité, disponibilité)
   • Modèle CIA (Confidentiality, Integrity, Availability)
3. Menaces et vulnérabilités courantes
   • Typologie des menaces (phishing, malware, ransomware, etc.)
   • Identification des vulnérabilités courantes

Pause déjeuner : (12h00 – 13h30)
Après-midi : (13h30 – 16h30)

1. Sécurisation des réseaux
   • Configuration des pare-feu et systèmes de détection d’intrusion (IDS/IPS)
   • VPN et réseaux privés virtuels
   • Segmentation réseau et VLAN
2. Introduction aux outils de sécurité réseau
   • Présentation des principaux outils de sécurité réseau (Wireshark, Snort, etc.)
   • Installation et configuration des outils

Session Pratique :

• Mise en place et sécurisation d’un réseau segmenté
• Utilisation de Wireshark pour l’analyse de trafic réseau

Jour 2 : Sécurisation des Systèmes et Gestion des Incidents

Matinée : (8h00 – 12h00)

1. Sécurité des systèmes d’exploitation
   • Sécurisation des systèmes Linux et Windows
   • Gestion des utilisateurs et des permissions
   • Surveillance et gestion des ressources système
2. Meilleures pratiques de sécurisation
   • Hardening des systèmes
   • Configuration sécurisée des serveurs web (Apache, Nginx)
   • Sécurisation des bases de données (MySQL, PostgreSQL)

Pause déjeuner : (12h00 – 13h30)
Après-midi : (13h30 – 16h30)

1. Gestion des incidents de sécurité
   • Identification et analyse des incidents
   • Réponse aux incidents et plan de reprise
   • Analyse post-incident et amélioration continue
2. Introduction aux outils de gestion des incidents
   • Utilisation de SIEM (Security Information and Event Management)
   • Présentation de Splunk et ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana)

Session Pratique :

• Simulation de gestion d’incidents de sécurité
• Configuration et utilisation de Splunk pour la surveillance des systèmes

Jour 3 : Techniques Avancées de Défense et Études de Cas

Matinée : (8h00 – 12h00)

1. Techniques avancées de cyber défense
   • Détection des intrusions et réponse (EDR, NDR)
   • Techniques d’analyse forensique
   • Utilisation de l’intelligence artificielle pour la cybersécurité
2. Méthodologie de pentesting défensif
   • Phases de pentesting défensif
   • Utilisation de frameworks de pentesting (OWASP, NIST)

Pause déjeuner : (12h00 – 13h30)
Après-midi : (13h30 – 16h30)

1. Capture The Flag (CTF) et Simulation
   • Introduction aux challenges CTF
   • Mise en place d’un environnement CTF défensif
   • Résolution de challenges CTF en équipe
2. Études de cas pratiques
   • Analyse de cyber incidents réels
   • Discussion des leçons apprises et des stratégies de défense
   • Simulation d’un scénario de cyber défense complet
   • Élaboration d’un rapport de défense

Conclusion et Évaluation : (16h30 – 17h00)

• Résumé et conclusions de la formation
• Q&A avec les participants
• Évaluation de la formation
• Remise des certificats de participation

Détails logistiques

• Lieu : Chez INSI ou en entreprise
• Horaires : 8h00 – 12h00 et 13h30 – 16h30
• Inclus : Supports de cours, accès aux outils et plateformes utilisés durant la formation, certificats de participation
• Non inclus : Repas et collations

Objectifs de la Formation

• Comprendre les bases de la cyber défense et les méthodes de sécurisation des réseaux et systèmes.
• Appliquer les meilleures pratiques pour sécuriser les infrastructures réseau et système.
• Identifier et répondre efficacement aux incidents de sécurité.
• Utiliser des outils de gestion des incidents et de surveillance pour améliorer la sécurité.
• Participer à des challenges CTF pour renforcer les compétences pratiques.
• Développer des stratégies de défense pour protéger les actifs informatiques de l’entreprise.

Jour 1 : Concepts Fondamentaux et Sécurité des Applications Web

Matinée : (8h00 – 12h00)

1. Accueil et présentation
   • Objectifs de la formation
   • Tour de table des participants
2. Concepts fondamentaux des cyberattaques
   • Principes de base de la cybersécurité (confidentialité, intégrité, disponibilité)
   • Modèle CIA (Confidentiality, Integrity, Availability)
   • OWASP Top 10
3. Sécurisation des applications web
   • Configuration sécurisée des serveurs web (Apache, Nginx)
   • Sécurisation des bases de données (MySQL, PostgreSQL)
   • Gestion des sessions et des cookies

Pause déjeuner : (12h00 – 13h30)
Après-midi : (13h30 – 16h30)

1. Introduction aux outils de sécurité web
   • Présentation des principaux outils de sécurité web (Burp Suite, OWASP ZAP, etc.)
   • Installation et configuration des outils

Session Pratique :

• Mise en place et sécurisation d’un serveur web
• Configuration des outils de sécurité

Jour 2 : Techniques de Cyberattaques sur les Applications Web

Matinée : (8h00 – 12h00)

1. Injection SQL
   • Comprendre les attaques par injection SQL
   • Techniques d’exploitation des injections SQL
   • Méthodes de prévention
2. Cross-Site Scripting (XSS)
   • Comprendre les attaques XSS
   • Techniques d’exploitation des vulnérabilités XSS
   • Méthodes de prévention

Pause déjeuner : (12h00 – 13h30)
Après-midi : (13h30 – 16h30)

1. Cross-Site Request Forgery (CSRF)
   • Comprendre les attaques CSRF
   • Techniques d’exploitation des vulnérabilités CSRF
   • Méthodes de prévention
2. Autres vulnérabilités courantes
   • Attaques par inclusion de fichiers (LFI/RFI)
   • Attaques sur les fichiers de configuration
   • Attaques par déni de service (DoS/DDoS)

Session Pratique :

• Simulation d’attaques par injection SQL et XSS
• Détection et prévention des vulnérabilités

Jour 3 : Pentesting, CTF et Études de Cas

Matinée : (8h00 – 12h00)

1. Méthodologie de pentesting web
   • Phases de pentesting (reconnaissance, analyse, exploitation, post-exploitation)
   • Utilisation de frameworks de pentesting (OWASP Testing Guide)
2. Analyse des vulnérabilités
   • Scan des vulnérabilités (Nessus, OpenVAS)
   • Utilisation de Burp Suite pour le pentesting

Pause déjeuner : (12h00 – 13h30)
Après-midi : (13h30 – 16h30)

1. Capture The Flag (CTF)
   • Introduction aux challenges CTF
   • Mise en place d’un environnement CTF
   • Résolution de challenges CTF en équipe
2. Études de cas pratiques
   • Analyse de cyberattaques réelles
   • Discussion des leçons apprises et des stratégies de défense
   • Simulation d’un pentesting complet sur une application web
   • Élaboration d’un rapport de pentesting

Conclusion et Évaluation : (16h30 – 17h00)

• Résumé et conclusions de la formation
• Q&A avec les participants
• Évaluation de la formation
• Remise des certificats de participation

Détails logistiques

• Lieu : Chez INSI ou en entreprise
• Horaires : 8h00 – 12h00 et 13h30 – 16h30
• Inclus : Supports de cours, accès aux outils et plateformes utilisés durant la formation, certificats de participation
• Non inclus : Repas et collations

Objectifs de la Formation

• Comprendre les bases des cyberattaques et les méthodes de sécurisation des applications web.
• Appliquer les meilleures pratiques pour sécuriser les applications web.
• Identifier et exploiter les vulnérabilités courantes des applications web.
• Utiliser des outils de pentesting pour évaluer la sécurité des applications web.
• Participer à des challenges CTF pour renforcer les compétences pratiques.
• Développer des stratégies de défense pour protéger les applications web.

1. Accueil et présentation
   • Objectifs de la formation
   • Tour de table des participants
2. Panorama des cyberattaques
   • Historique des cyberattaques célèbres
   • Typologie des cyberattaques (phishing, malware, ransomware, DDoS, etc.)
3. Concepts fondamentaux de la cybersécurité
   • Principes de base de la cybersécurité (confidentialité, intégrité, disponibilité)
   • Modèle CIA (Confidentiality, Integrity, Availability)

1. Rappels sur l’administration des réseaux
   • Modèle OSI et TCP/IP
   • Configuration de base des routeurs et des commutateurs
   • Protocoles de routage (RIP, OSPF, BGP)
2. Sécurisation des réseaux
   • Pare-feu et systèmes de détection d’intrusion (IDS/IPS)
   • VPN et réseaux privés virtuels
   • Segmentation réseau et VLAN

• Configuration de pare-feu et VPN
• Mise en place d’un réseau segmenté

1. Rappels sur l’administration des systèmes
   • Introduction aux systèmes d’exploitation (Windows, Linux)
   • Gestion des utilisateurs et des permissions
   • Surveillance et gestion des ressources système
2. Sécurité des systèmes d’exploitation
   • Mise à jour et gestion des correctifs
   • Antivirus et antimalware
   • Configuration sécurisée des systèmes

1. Meilleures pratiques de sécurisation
   • Hardening des systèmes (Linux, Windows)
   • Configuration sécurisée des serveurs web (Apache, Nginx)
   • Sécurisation des bases de données (MySQL, PostgreSQL)
2. Gestion des incidents de sécurité
   • Identification et analyse des incidents
   • Réponse aux incidents et plan de reprise
   • Analyse post-incident et amélioration continue

• Sécurisation d’un serveur we
• Simulation de gestion d’incidents de sécurité

1. Techniques de cyberattaque avancées
   • Exploitation des vulnérabilités (buffer overflow, injection SQL)
   • Attaques sur les réseaux sans fil (Wi-Fi hacking)
   • Ingénierie sociale et manipulation psychologique
2. Évaluation des vulnérabilités
   • Utilisation des outils de scan de vulnérabilités (Nessus, OpenVAS)
   • Introduction au pentesting (Metasploit, Kali Linux)

1. Études de cas pratiques
   • Analyse de cyberattaques réelles
   • Discussion des leçons apprises et des stratégies de défense
2. Simulation de cyberattaque
   • Mise en place d’un environnement de test
   • Exécution et analyse d’une cyberattaque simulée
   • Développement de stratégies de mitigation

• Simulation d’une cyberattaque sur un réseau de test
• Analyse et rapport de l’attaque simulée

• Résumé et conclusions de la formation
• Q&A avec les participants
• Évaluation de la formation
• Remise des certificats de participation

• Lieu : Chez INSI ou en entreprise
• Horaires : 8h00 – 12h00 et 13h30 – 16h30
• Inclus : Supports de cours, accès aux outils et plateformes utilisés durant la formation, certificats de participation
• Non inclus : Repas et collations

• Comprendre les bases des cyberattaques et les méthodes de sécurisation des réseaux et systèmes.
• Appliquer les meilleures pratiques pour sécuriser les infrastructures réseau et système.
• Identifier et répondre efficacement aux incidents de sécurité.
• Utiliser des outils de pentesting pour évaluer la sécurité des systèmes.
• Développer des stratégies de défense pour protéger les actifs informatiques de l’entreprise.

Module 1 : DATA ANALYSIS FOUNDATION

• DATA ANALYSIS FOUNDATION
• CLASSIFICATION OF ANALYTICS
• CRIP-DM ModelS
• UNIVARIATE DATA ANALYSIS
• DATA ANALYSIS WITH VISUAL CHARTS
• BI-VARIATE

Module 2 : PYTHON FOUNDATION

• PYTHON BASICS
• PYTHON CONTROL STATEMENTS
• PYTHON DATA STRUCTURES
• PYTHON FUNCTIONS
• PYTHON NUMPY

Module 3 : VERSION CONTROL WITH GIT

• DATA SCIENCE ESSENTIALS
• DATA ENGINEERING FOUNDATION
• PYTHON FOR DATA ANALYSIS
• VISUALIZATION WITH PYTHON
• STATISTICS
• MACHINE LEARNING INTRODUCTION

Module 4 : BUSSINESS INTELLIGENCE

• Power Bi
• Tableau
• Excel
• Quikview

Module 5 : DATA ANALYSIS ASSOCIATE 

• COMPARISION AND CORRELATION ANALYSIS
• VARIANCE AND FREQUENCY ANALYSIS
• RANKING ANALYSIS
• BREAK EVEN ANALYSIS
• Time Series and Trend Analysis
• DATA ANALYSIS BUSINESS REPORTING

Module 6 : ADVANCED DATA ANALYTICS

• DATA ANALYTICS FOUNDATION
• OPTIMIZATION MODELS
• PREDICTIVE ANALYTICS WITH REGRESSION
• DECISION MODELING

Module 7 : PREDICTIVE ANALYTICS WITH ML

•  MACHINE LEARNING INTRODUCTION
• ML ALGO: LINEAR REGRESSSION
• ML ALGO: LOGISTIC REGRESSION
• ML ALGO: KNN
• ML ALGO: K MEANS CLUSTERING
• ML ALGO: DECISION TREE
• ML ALGO: SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
• ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN)
• PROJECT: PREDICTIVE ANALYTICS WITH ML

Module 8 : DATABASE : SQL AND NoSQL 

• DATABASE INTRODUCTION
• SQL BASICS
• DATA TYPES AND CONSTRAINTS
• DATABASES AND TABLES (MySQL)
• SQL JOINS
• SQL COMMANDS AND CLAUSES
• DOCUMENT DB/NO-SQL DB

Module 1 : Data Engineering Foundation

• DATA ENGINEERING INTRODUCTION
• DATA SOURCES AND DATA IMPORT
• DATA PROCESSING
• DATA ENGINEERING PROJECT

Module 2 : Python Foundation

• PYTHON BASICS
• PYTHON CONTROL STATEMENTS
• PYTHON DATA STRUCTURES
• PYTHON FUNCTIONS
• PYTHON NUMPY PACKAGE
• PYTHON PANDAS PACKAGE

Module 3 : Data Science Foundation

• DATA SCIENCE ESSENTIALS
• DATA ENGINEERING FOUNDATION
• PYTHON FOR DATA SCIENCE
• PYTHON FOR DATA SCIENCE
• R LANGUAGE ESSENTIALS
• STATISTICS
• MACHINE LEARNING INTRODUCTION

Module 4 : Version Control with Git

• GIT INTRODUCTION
• GIT REPOSITORY and GitHub
• COMMITS, PULL, FETCH AND PUSH
• TAGGING, BRANCHING AND MERGING
• UNDOING CHANGES
• GIT WITH GITHUB AND BITBUCKET

Module 5 : Big Data Foundation

• BIG DATA INTRODUCTION
• HDFS AND MAP REDUCE
• PYSPARK FOUNDATION
• SPARK SQL and HADOOP HIVE
• MACHINE LEARNING WITH SPARK ML
• KAFKA and Spark

Module 6 : Certified BI Analyst

• BUSINESS INTELLIGENCE INTRODUCTION
• BI WITH TABLEAU: INTRODUCTION
• TABLEAU: CONNECTING TO DATA SOURCE
• TABLEAU : BUSINESS INSIGHTS
• DASHBOARDS, STORIES AND PAGES
• BI WITH POWER-BI

Module 7 : Database: SQL and MongoDB

• DATABASE INTRODUCTION
• SQL BASICS
• DATA TYPES AND CONSTRAINTS
• DATABASES AND TABLES (MySQL)
• SQL JOINS
• SQL COMMANDS AND CLAUSES
• DOCUMENT DB/NO-SQL DB

Module 8 : Data Engineering Associate

• DATA WAREHOUSE FOUNDATION
• DOCKER FOUNDATION
• KUBERNETES CONTAINER ORCHESTRATION
• DATA ORCHESTRATION WITH APACHE AIRFLOW
• DATA ENGINEERING PROJECT

Module 9 : Data Engineering on AWSCloud

• AWS DATA SERVICES INTRODUCTION
• DATA INGESTION USING AWS LAMDBA
• DATA PREPARATION WITH AWS GLUE
• SPARK APP USING AWS EMR
• DATA PIPELINE WITH AWS KINESIS
• DATA WAREHOUSE WITH AWS REDSHIFT
• DATA ENGINEERING PROJECT

Module 10 : Data Engineering on Azure Cloud

• AZURE DATA SERVICES INTRODUCTION
• STORAGE IN AZURE
• DATA PIPELINE WITH AZURE SYNAPSE
• DATA ENGINEERING PROJECT WITH AZURE

Module 1 : INTRODUCTION DATA SCIENCE ET PYTHON 

• PYTHON BASICS
• PYTHON CONTROL STATEMENTS
• PYTHON DATA STRUCTURES
• PYTHON FUNCTIONS
• PYTHON NUMPY PACKAGE
• PYTHON PANDAS PACKAGE

Module 2 : DATA SCIENCE FOUNDATION

• DATA SCIENCE
• PYTHON FOR DATA SCIENCE
• VISUALIZATION WITH PYTHON
• R LANGUAGE ESSENTIALS
• STATISTICS
• MACHINE LEARNING INTRODUCTION

Module 3 : COLLABORATIVE TOOLS

• Github
• BitBucket
• Docker

Module 4 : MACHINE LEARNING

• CLASSIFICATION
• RÉGRESSION
• CLUSTERING

Module 1 : Concepts avancés d’apprentissage automatique

• Ajustement avec les paramètres Hyper
  Algorithmes ML populaires, clustering, classification et régression,
  upervisé vs non supervisé. Choix du ML

Module 2 : Forêt aléatoire

• Théorie de l’ensemble, accord de la forêt aléatoire

Module 3 : Machine à vecteurs de support (Support Vector Machine  :SVM)

• Régression linéaire simple et multiple, KNN

Module 4 :  Traitement du langage naturel (Natural Language Processing :NLP)

• Text Processing with Vectorization, Sentiment analysis with TextBlob,
  Twitter sentiment analysis.

Module 5 : Classificateur Naïve Bayes

• Naïve Bayes pour la classification des textes, l’étiquetage des nouveaux articles

Module 6 : Réseau de neurones artificiels (Artificial Neural Network :ANN)

• Réseau ANN de base pour la régression et la classification.

Module 7 : Aperçu de Tensorflow et introduction à l’apprentissage profond

• Démonstration du flux de travail Tensorflow et introduction à l’apprentissage profond