Devenez opérationnel avec Wazuh, la plateforme SIEM open source la plus puissante du marchéDans cette formation complète, vous allez maîtriser Wazuh, un SIEM open source (Security Information and Event Management) incontournable pour la détection d’intrusions, l’analyse de logs et la supervision des systèmes.Que vous soyez analyste SOC, ingénieur sécurité, administrateur système ou étudiant en cybersécurité, cette formation vous guide pas à pas dans la mise en place d’une solution de sécurité professionnelle. Pourquoi apprendre Wazuh ?Les entreprises recherchent aujourd’hui des profils capables de :Détecter les comportements anormaux sur leurs réseauxSurveiller les serveurs, applications et endpointsCorréler des logs pour identifier les menacesRéagir rapidement face aux attaques Wazuh, basé sur Elastic Stack (ELK), combine ces capacités dans un outil complet, robuste et entièrement gratuit.Apprendre à le maîtriser, c’est acquérir une compétence clé pour tout expert en cybersécurité moderne.Ce que vous allez apprendre :Comprendre les principes d’un SIEM et son rôle dans la sécurité des infrastructuresInstaller et configurer Wazuh pas à pas (manager, agents, dashboard) Intégrer Wazuh avec Elastic Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) Mettre en place la surveillance des fichiers (FIM) et la détection d’intrusions (IDS) avec Suricata Gérer les alertes, les règles et la corrélation d’événementsDéployer Wazuh sur des environnements Linux, Windows ou CloudCréer un tableau de bord de sécurité professionnelMettre en œuvre un cas pratique complet de détection d’attaque (exploitation réelle)Découvrir comment intégrer Wazuh d
What you'll learn
Understand the principles of a SIEM and its role in infrastructure security
Install and configure Wazuh step by step
Integrate Wazuh with Elastic Stack
Implement file monitoring and intrusion detection with Suricata
Manage alerts, rules, and event correlation
Deploy Wazuh on Linux, Windows, or Cloud environments
Create a professional security dashboard
Execute a complete practical case of attack detection