Maquette-IA-DEFENSE_2025_VDEF_WEB.pdf — page 78

Pôle d’excellence cyber
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L’IA de confiance pour la défense : de la 
conception à l’évaluation (p.40)
[1] - https://www.iso.org/fr/standard/81230.html
[2] - https://www.iso.org/fr/standard/77304.html
[3] - Maintien en Condition Opérationnelle
Vers des IA vérifiables (p.42)
[1] - https://arxiv.org/abs/1706.10268
[2] - https://dl.acm.org/doi/abs/10.1109/
TPDS.2021.3068195
[3] - https://www.cnil.fr/fr/definition/chiffrement-
homomorphe
[4] - https://www.ibm.com/fr-fr/think/topics/gradient-
descent
L’influence de l’IA sur la cybersécurité : défis et 
opportunités du point de vue de la recherche 
(p.44)
[1] - Les attaques typiques modifient les modèles d’IA 
via l’injection de fausses données d’entraînement ou 
l’inversion des étiquettes ou des algorithmes d’inférence. 
Grâce à la complexité de l’IA, cela peut avoir des effets 
importants qui sont difficiles à détecter.
[2] - La recherche de la chaire cybersécurité des 
infrastructures critiques (Cyber CNI), https://cyberCNI.
fr, accédé 17/02/2025
[3] - Le spear-phishing est une forme très ciblée 
d’attaque par phishing où les cybercriminels adaptent 
leurs messages frauduleux à une personne ou entité 
spécifique.
[4] - JudgeGPT - une application web pour explorer le 
potentiel de génération de désinformation de différents 
outils d’IA générative, https://judgegpt.streamlit.app/, 
accédé 17/02/2025
Recommandations de sécurité pour la mise-en 
œuvre de plateformes d’IA générative dédiées à 
l’ingénierie des systèmes critiques (p.46)
[1] - ENISA, Multilayer Framework for good cybersecurity 
practices for AI (https://www.enisa.europa.eu/publications/
multilayer-framework-for-good-cybersecurity-practices-
for-ai)
[2] - ANSSI Guide de recommandations de sécurité 
pour un système d’IA générative (https://cyber.gouv.fr/
publications/Recommandations de sécurité pour un 
système d’IA générative)
[3] - MITRE ATLAS Matrix (https://atlas.mitre.org/matrices/
ATLAS) 
[4] - NIST AI 600-1 Artificial Intelligence Risk Management 
Framework: Generative Artificial Intelligence profile 
(https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.600-1.pdf) 
[5] - OWASP LLM AI Cybersecurity & Governance Checklist 
(https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-
language-model-applications/llm-top-10-governance-
doc/LLM_AI_Security_and_Governance_Checklist-v1.pdf)
[6] - CWE AI Working Group (https://github.com/CWE-
CAPEC/AI-Working-Group/tree/main)
IA raisonnante pour les systèmes décisionnels 
critiques (p.48)
[1] - Zalila, Z., Intellitech & Xtractis (2024) XTRACTIS® the 
General Reasoning AI for Trusted Decisions. Use Case 
#27 | Human Resources : Discovery of Discriminatory 
Biases in the Professional Evaluation of Employees – 
Benchmark vs. Logistic Regression, Random Forest, 
Boosted Tree & Neural Network. INTELLITECH [intelligent 
technologies], October, v1.0, Compiegne, France, 6p. 
https://xtractis.ai/use-cases/
[2] - https://github.com/google/magika?tab=readme-
ov-file
[3] - Zalila, Z. (2019-2024) Livre Blanc | Spécificités et 
Avantages de l’IA Cognitive Floue Augmentée XTRACTIS® 
: IA Raisonnante Générale, Robuste, Intelligible & 
Auditable. INTELLITECH [intelligent technologies], 
Octobre 2024, v6.6, Compiègne, France, 25 p, https://
xtractis.ai/white-papers/
De la sécurité du Machine Learning (p.50)
[1] - https://www.cnil.fr/fr/definition/calcul-
multipartite-securise
[2] - https://www.cnil.fr/fr/definition/chiffrement-
homomorphe
[3] - https://www.cnil.fr/fr/definition/confidentialite-
differentielle