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Sécurité des applications web et pentest

Identifiez et corrigez les vulnérabilités des applications web dans un laboratoire autorisé. Réalisez un audit structuré, vérifiez les contrôles et produisez un rapport de remédiation exploitable.

6 mois

Bac+3 ou expérience web

Alternance : Oui

Vue d'ensemble

La sécurité applicative doit relier la découverte d’une faiblesse à une correction vérifiable. Dans un laboratoire isolé et explicitement autorisé, les participants analysent une application web, modélisent les menaces et évaluent les contrôles liés aux entrées, aux sessions, aux droits et aux API. Chaque constat est reproduit de manière encadrée, qualifié selon son impact puis corrigé. La formation insiste sur le secure coding, les tests de non-régression et la qualité du rapport, afin que les équipes de développement puissent prioriser et valider les remédiations.

Ce que vous allez maîtriser

Modélisation des menaces

Identification des actifs, surfaces d’attaque et scénarios de risque avant les tests techniques.

Tests applicatifs

Vérification encadrée des entrées, sessions, droits et API dans un laboratoire explicitement autorisé.

Secure coding

Correction des vulnérabilités, validation des contrôles et intégration de tests dans le cycle de livraison.

Rapport & remédiation

Qualification du risque, preuve reproductible et recommandations priorisées pour les équipes.

Frais de scolarité

6 490 €

Possibilité de financement OPCO / Alternance

Prochaine rentrée : Octobre 2026

Rythme : 3 semaines / 1 semaine

Campus : Hybride

Langue : Français (supports ENG)

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Places limitées à 25 étudiants par promotion pour garantir la qualité de l'encadrement.

Programme détaillé

Semestre 1 : Fondations Data & Programmation
Maîtrise des bases indispensables en programmation, manipulation de données et analyse statistique. Les étudiants travaillent notamment avec Python, SQL, Pandas et NumPy, apprennent à nettoyer, structurer et visualiser des jeux de données, puis à construire leurs premiers projets d’analyse.
Semestre 2 : Machine Learning Appliqué
Approfondissement des méthodes de machine learning supervisé et non supervisé. Régression, classification, clustering, préparation des données, feature engineering, évaluation des modèles et optimisation des performances sont abordés à travers des cas pratiques et des projets appliqués.
Semestre 3 : Deep Learning & IA Spécialisée
Introduction aux architectures avancées d’intelligence artificielle : réseaux de neurones, deep learning, NLP et vision par ordinateur. Les étudiants utilisent des frameworks comme PyTorch ou TensorFlow et travaillent sur des problématiques plus complexes jusqu’au déploiement de modèles en production.

Direction Pédagogique

Dr. Antoine Laurent

Ex-Lead Data Scientist chez TechCorp | Ph.D. en Intelligence Artificielle

"Notre objectif n'est pas seulement de vous apprendre à coder des algorithmes, mais de vous donner la vision systémique nécessaire pour transformer une architecture de données complexe en un levier de croissance stratégique pour l'entreprise. Vous serez formés aux standards d'ingénierie les plus stricts du marché."