TP de Machine Learning — Détection de malwares

SIMULATION EN COURS

Journée de travail — vague 04

Environnement Windows 11 · 12 logiciels · 4 agents connectés

Progression du scénario68%

Événements générés

0Observations persistées depuis la remise à zéro

Événements malveillants

0Vérité terrain connue uniquement du professeur

Faux positifs

0Activités légitimes bloquées par erreur

Agents actifs

0 / 0Équipes ayant interrogé l'API depuis moins de 5 s

TEMPS RÉEL

Activité des agents

CLASSEMENT LIVE

Performance globale

POSTE SIMULÉ · 1 HZ

Télémétrie par logiciel

CPU —RAM —DISQUE —RÉSEAU —

LogicielCPURAMLectureÉcritureRéseau ↑Actions/s

CPU GLOBAL0%

Charge système

MÉMOIRE0%

0 MB utilisés

DISQUE I/O0 MB/s

Lecture + écriture

CONNEXIONS0

0 bloquée

HorodatageLogiciel / événementAgentDécisionVéritéLatence

ACCÈS ÉTUDIANTS

Groupes & clés API

Créez les groupes un par un. La clé secrète n'est montrée qu'à sa création.

VUE PROFESSEUR · ÉQUIPE

Activité de l'équipe

Chaque décision est comparée à la vérité terrain.

POINTS PAR CIBLE

Logiciels et connexions évalués

AUDIT CHRONOLOGIQUE

Ce que l'agent a laissé passer ou bloqué

ORGANISATION

Classes & groupes

Une classe contient des groupes et règle leur examen. Tous les groupes d'une classe affrontent exactement le même scénario.

ACCÈS LIBRE

Entrée ouverte

Entraînement sans clé et sans limite ; examen à la demande de chaque groupe. Les étudiants entraînent leur modèle avec la bonne réponse, puis l'envoient à l'examen.

Ajouter des logiciels à une famille connue

Pour vérifier que le modèle reconnaît un comportement, pas un nom : ces logiciels n'apparaissent pas à l'entraînement quand le jeu choisi est « examen ».

Famille Jeu Nombre Intensité

Intensité < 1 : variante discrète (plus difficile à repérer) · > 1 : plus bruyante. Un examen déjà lancé n'est pas modifié.

Le parcours étudiant

1S'inscrireCode de classe → clé API du groupe

2S'entraînerEntrée ouverte : événements étiquetés, feedback VP/VN/FP/FN immédiat, dataset multi-sessions

3Entraîner le modèleAutant de fois que voulu (LSTM, GRU, MLP)

4Passer l'examen5 min, logiciels jamais vus, notes + bilan VP/VN

COMMANDES À DONNER

Pour les étudiants

BARÈME TRANSPARENT

Classement de la promotion

La qualité des décisions et la rapidité restent deux notes distinctes.

+10bloquer une menace

+6laisser passer du légitime

−8bloquer du légitime

−12laisser passer une menace

+0 à +5rapidité, si réponse correcte

DU COURS À L'ÉVALUATION

Parcours professeur et étudiant

Le déroulé recommandé reproduit une vraie chaîne de détection comportementale.

01 · PROFESSEUR

Générer et choisir les données

Lancez plusieurs scénarios, laissez la plateforme accumuler des observations, puis composez les exports train et test depuis la page Datasets.

02 · ÉTUDIANT

Auditer et nettoyer

Contrôlez les valeurs manquantes, les distributions, le déséquilibre des classes et les sessions. Ne touchez jamais au jeu test scellé pendant l'entraînement.

03 · ÉTUDIANT

Entraîner et comparer

Utilisez le notebook pour comparer LSTM, GRU, MLP, TemporalCNN ou vos modèles, puis sélectionnez le seuil sur la validation.

04 · PROFESSEUR

Créer le groupe

Créez l'équipe à la fin de l'entraînement et transmettez sa clé API une seule fois.

05 · ÉTUDIANT

Brancher le modèle

Le script interroge la télémétrie, construit une séquence, exécute le modèle puis envoie allow ou block avec sa confiance.

06 · PROFESSEUR

Évaluer sans fuite

Suivez la fiche de l'équipe, la matrice de confusion, les points par cible et la latence. Le test reste indépendant de l'entraînement.

SIMULATEUR D'ACTIVITÉ

Faux logiciels

Composez une activité réaliste sans toucher aux fichiers réels du système.

Sélectionnez un logiciel

Son arbre d'exécution apparaîtra ici.

ORCHESTRATION

Scénarios d'évaluation

Des séquences persistantes, rejouables et sans danger.

OBSERVABILITÉ RÉSEAU

Connexions et tentatives extérieures

Flux entrants/sortants, réputation, processus, ports et recommandation de blocage.

IP source → destinationProcessusDirectionPort / protocoleFournisseurTentativesDécision

DATASET BUILDER

Composer un document d'entraînement

Séparation par session : aucune session test ne peut apparaître dans l'entraînement.

Chargement…

APERÇU

Contrôle avant export

Choisissez vos filtres puis cliquez sur Prévisualiser.

API AGENT · V1

Connecter un moteur

Le contrat reste stable, quel que soit le langage choisi par les étudiants.

API opérationnelle

1. Lire la télémétrie chaque seconde

Ajoutez la clé du groupe dans X-API-Key. La réponse contient le système, chaque logiciel et les événements en attente.

GET /api/v1/agent/telemetry

curl -H "X-API-Key: VOTRE_CLE" \
  http://localhost:3000/api/v1/agent/telemetry

2. Répondre avec une décision

POST /api/v1/agent/decision

{
  "event_id": "evt_01J...",
  "decision": "block",
  "confidence": 0.94
}

Objectif de latence
Une réponse reçue en moins de 150 ms obtient le maximum de points de rapidité.

Centre de contrôle