Nos formations pour vos projets

Panorama des menaces, vocabulaire, principes de défense et bonnes pratiques pour comprendre les enjeux de sécurité et adopter les bons réflexes.

Sécurisation des modèles et applications d'IA générative : OWASP LLM Top 10, prompt injection, model poisoning.

Découverte des services GCP et des concepts d'architecture cloud.

Lignes directrices pour la planification et la conduite d'audits de systèmes de management.

Élaboration d'une PSSI, rôles et responsabilités, pilotage par les risques et articulation avec NIS2, DORA et l'AI Act.

Intégration de la sécurité dans les pipelines et la chaîne d'outillage DevOps.

Passerelle GCP à destination des praticiens AWS : équivalences de services.

Principes du règlement, obligations du responsable de traitement, droits des personnes, registre et articulation avec l'AI Act.

Formations – General Data Protection Regulation (GDPR)

Principes et mise en œuvre d'une architecture de sécurité Zero Trust.

Passerelle GCP à destination des praticiens Azure : équivalences de services.

Cartographie des cadres réglementaires 2026 (NIS2, DORA, AI Act, Cyber Resilience Act) et démarche de mise en conformité.

Méthodologie de conception d'architectures sur Google Cloud.

Organisation, exercices et communication de crise cyber (exigences NIS2).

Fondamentaux du développement sécurisé, principales vulnérabilités et sensibilisation des équipes aux réflexes de codage sécurisé.

Déploiement et gestion des machines virtuelles et du réseau sur Compute Engine.

Techniques de sécurisation des applications : tests, revue de code et durcissement face aux attaques.

Chasse aux menaces et exercices collaboratifs offensifs/défensifs basés sur MITRE ATT&CK.

Développement d'applications cloud-native sur GCP (Professional Cloud Developer).

Étude du Top 10 OWASP (web et LLM), exploitation et remédiation des failles applicatives les plus répandues.

Conception et gestion du réseau sur Google Cloud (VPC, interconnexion, sécurité).

Classification, protection et gouvernance des données, gestion des accès et outils DSPM sur environnements hybrides.

Prise en main de BigQuery : requêtage, modélisation et cas d'usage analytiques.

Méthodes d'analyse, de détection et d'éradication des logiciels malveillants, du triage à la remédiation.

Conception d'un entrepôt de données BigQuery : performance, coûts et administration.

Principes, fonctionnement, typologies et principaux cas d'usage de la blockchain, sans prérequis technique.

Introduction aux services Big Data et ML de Google Cloud.

Mécanismes cryptographiques de la blockchain (hachage, signatures, clés, consensus) et sécurisation des smart contracts.

Industrialisation des modèles ML sur GCP. Syllabus mis à jour : transition Vertex AI vers Gemini Enterprise Agent Platform.

Menace quantique, algorithmes post-quantiques (FIPS 203/204/205) et stratégie de migration cryptographique.

Mise en place de pipelines CI/CD sur Google Cloud.