Des éxpériences opérationnelles variées ( domaines d'activité, métiers , phase de vie de produit ), combinées à un intérêt pour les technologies et la gestion des connaissances, m'ont inciter à reprendre des formations IA et cyber et à mettre en place un projet permettant d'illustrer la valeur ajoutée que l'on peut en attendre.
À propos
Mon Projet : "Dkg-Cybersec"
Ce projet Illustre des acquis et les opportunités
- Il a été conçu pour être didactique pour embarquer les équipes.
- Il met en oeuvre et articule des principes et techniques clés pour tirer le meilleur partie des LLM, rester expliquable, garder la confidentialité sous controle, être ouvers aux communs.
- Enfin il présente une methodologie, AGILE intégrant l'assistance LLM.
Démonstrateur étalon appliqué au domaine de la Cybersécurité & du SOC.
Technologies utilisées : - LLM pour l’extraction et l’analyse.
- Standards W3C (OWL2, SKOS, SHACL) pour la gouvernance des données.
- Pydantic V2 : pour la validation et le typage strict.
Mes convictions "it's all about people"
- Le développement des technologie IA fait apparaitre des opportunités impensable auparavant, dont l'impact opérationel va être considérable.
- L'humain est et reste au centre des transformations, en particulier dans une animation d'équipe dynamique.
- l'IA doit s'articuler sur le savoir détaillé de l'entreprise et être associée à l'améliroation continue.
Mon Parcours
Les domaines et leur culture : Spatial, Automobile et ferroviaire.
Les métiers et leur pratiques : l'enginierie optique, système, gestion de projet, l'industrialisation
L'animation de réseau (partenariat, fusion) .
Formation bootcamp "Machine Learning" et "SOC Analyst" chez Liora.
Dernière ilustration du projet "DKG Cybersec"
Vague 4
Premiers application :
- Trois contextes : un familial l'autre un PC avec server tous deux prédéfinis, le troisième scanne l'hote de l'application. (données de l'hôte non partagées)
- Liste l'inventaire matériel et logiciel ( classées TLP:RED)
- Télécharge les menaces sur sites de référence
- De la supermosition des graphe effectue le rapprochement
DKG-CyberSec – Phases du projet
| Phase | Intitulé Fonctionnel & Technique | Objectif, Livrables & Matrice d'Exigences | Statut |
|---|---|---|---|
| P1 | Socle TBox & SHACL CWA | Ontologie Master OWL2, Validation SHACL sous CWA, SSOT (config.py). |
🟢 PASSED |
| P2 | Cartographie ABox Interne | Modélisation des actifs locaux et vulnérabilités (TLP:RED). |
🟢 PASSED |
| P3 | Ingestion CTI Structurée | Flux NVD, CAPEC, CISA KEV (TLP:CLEAR). |
🟢 PASSED |
| P4 | Ingestion CTI Textuelle (NER) | Extractor NLP Air-Gapped, validation SHACL du NER. | 🟢 PASSED |
| P5 | Agent MITM & Inférence Cascade | Inférence locale économe, réconciliation cosinus, cascade. | 🟢 PASSED |
| P6 | API Gateway & Ségrégation TLP | Contrôle d'accès strict TLP (CLEAR/AMBER/RED), audit log. | 🟢 PASSED |
| P7 | Micro-Agents & Box Résidentielle | Inventaire 5 actifs, analyse exposition WAN, contrat API REST. | 🟢 PASSED |
| P8 | Orchestration MCP & Moteurs d'Agents Souverains |
|
🟢 PASSED |
| P9 | Finalisation scope SOC_1 |
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🟡 ACTIVE |
| P10 | SOC_2 : RGPD, Taxonomies SKOS & Poly-hiérarchies | Sémantique : Internationalisation (FR/EN), nuances taxonomiques et versioning incrémental. | ⚪ Planifié |
| P11 | SOC_3 : Logs | Banc d'Essai : Montée en charge progressive, génération de deltas et production des premiers abaques de performance. | ⚪ Planifié |
| P11 | GraphRAG & Copilot SOC Explicable | IA Applicative : Assistant conversationnel local (NL-to-SPARQL) et graphes de preuves RDF. | ⚪ Planifié |
| P12 | Multi-Engine Storage : Hybridation Neo4j | Technique : Comparatif Triple Store W3C vs Neo4j/n10s et analyse formelle des pertes sémantiques. | ⚪ Planifié |
| P13 | Architecture SOC Distribué & Relais | Infrastructures : PC SOC centraliseur sur LAN + agents relais légers (Windows/Android). | ⚪ Planifié |
| P14 | Streaming SIEM & SOAR Adaptatif | Temps Réel : Ingestion continue d'événements et génération automatique de scripts de remédiation. | ⚪ Planifié |