Fondamentaux de la sécurité réseau HPE Aruba Networking (ANSF)
Acquérez les bases indispensables pour sécuriser des réseaux filaires et Wi-Fi Aruba et vous préparer à la certification ACA-NS !
Vue d'ensemble
Vous y étudierez les menaces et vulnérabilités les plus fréquentes, ainsi que les technologies de sécurité majeures. Le cours aborde le durcissement des équipements, la sécurisation à la périphérie du réseau (AAA, rôles, politiques de pare-feu), la segmentation dynamique et la classification des terminaux. Vous verrez également les bases de la détection des menaces, la collecte de journaux et alertes, et leur exploitation pour lancer une première démarche d’analyse et d’investigation.
Cette formation prépare à l’examen de certification HPE Aruba Networking Certified Associate – Network Security (ACA-NS).
Disposer d’une compréhension de base des concepts réseau ainsi que de notions élémentaires de sécurité.
6 à 12 mois d’expérience sur des environnements filaires et sans fil.
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Introduction et contexte
Présentation de la formation, objectifs pédagogiques et tour de table des participants. Panorama du domaine et positionnement des technologies abordées.
Introduction à l'IA et au Machine Learning
Définitions, histoire et cas d’usage de l’IA. Types d’apprentissage : supervisé, non supervisé, par renforcement. Panorama des outils et frameworks.
Préparation et exploration des données
Collecte, nettoyage et transformation des données. Analyse exploratoire (EDA), visualisation et feature engineering.
Exploration d’un dataset réel avec pandas et matplotlib
Modèles de classification et régression
Algorithmes fondamentaux : régression linéaire/logistique, arbres de décision, forêts aléatoires, SVM. Évaluation des performances.
Entraînement et comparaison de modèles sur un cas métier
Deep Learning et réseaux de neurones
Perceptrons, réseaux convolutifs (CNN), réseaux récurrents (RNN/LSTM). Transfer learning et fine-tuning.
Implémentation d’un réseau de neurones avec TensorFlow/PyTorch
IA générative et LLM
Transformers, GPT, BERT. Prompt engineering, RAG (Retrieval-Augmented Generation). Déploiement et éthique de l’IA.
Création d’un assistant IA avec API OpenAI et RAG
Optimisation et bonnes pratiques
Conseils d’experts, optimisation des performances, veille technologique. Ressources pour aller plus loin.
Atelier d’optimisation et revue des livrables
Préparation à la certification
Révision des points clés du programme. Méthodologie de l’examen, types de questions et gestion du temps. Conseils pour maximiser ses chances de réussite.
Examen blanc dans les conditions réelles et correction détaillée
Prochaines sessions
Avis des participants
Financement
Cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
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