CV/Mission IBM SECURITY APPSCAN freelance

Aperçu des missions de David,
freelance IBM SECURITY APPSCAN résidant dans Paris (75)

Expérience professionnelle

Société Générale Avril 2021 à ce jour

 Mise en place des Policies et des règles pour superviser les accès aux bases de données (Oracle, PostgeSQL, MySQL)

BNPP
Mission Guardium DAM et Discovery

• Tools knowledge
• MERISE,
• MVS/XA, Z/OS, TSO/ISPF, VSAM, UNIX, JCL, AS400
• FILEAID, COBOL, EASYTRIEVE, LIBRARIAN, PACBASE
• REXX, CLIST, GCL / CCC, EXCI, PDSMAN, SERENA DIMENSION
• DB2, DL1, OPTIM for z/OS and distributed platform, PowerAMC
• CICS, IMS, Oracle
• PLATINUM pour DB2, MQSERIES, XPEDITER
• WORD, EXCEL, PMW, MSPROJECT
• LOGISCOPE, SAS, FOCUS
• WEBSPHERE, WSAD 5.1, SOAP/HTTP, EJB, Connecteur J2EE, JMS (MQSERIES)
• OPTIM, GUARDIUM, NETEZZA, QRadar, AppScan
• BigInsights, Streams and Data Explorer
• HDFS, jaql, BigSQL, Hive, HBase, BigSheets, AQL, SPL (Big Data)
• IBM COURSE TEACHED FOR ARROW, GLOBALKNOWLEDGE, LEARNQUEST, AVNET
IBM PureData System for Analytics (Netezza)
• DW585 : IBM PureData System for Analytics Usage
• DW575 : IBM PureData System for Analytics Advanced Concepts
• DW520 : (DW585 + DW575) IBM Netezza Appliance Usage and Advanced Concepts
• DW551: IBM Netezza Analytics for Developers
Big Data
• DW220 : InfoSphere Data Explorer : Administrator Training
• DW613 : InfoSphere BigInsights Foundation
• DW633 : IBM BigInsights - Big SQL
• DW644 : BigInsights Analytics for Business Analysts
• DW653 : InfoSphere BigInsights Analytics for Programmers
• DW723 : Programming InfoSphere Streams V3 with SPL
• DW731 : Administration of InfoSphere Streams V3
Guardium
• GU202 : InfoSphere Guardium V9 Technical Training
Optim
• DT203 : InfoSphere Optim Data Growth for Archiving on Distributed Systems
• DT215 : Using Optim Test Data Management and Data Masking on Distributed Systems
• DT801 : IBM Optim Data Growth for z/OS
• DT821 : IBM Optim Test Data Management for z/OS
QRadar
• BQ102 : IBM Security QRadar SIEM Foundations
• BQ150 : IBM Security QRadar SIEM Administration
• BQ132 : IBM Security QRadar SIEM Advanced Topics
• BQ141: IBM Security QRadar Vulnerability Manager Usage
• BQ161 : IBM Security QRadar Incident Forensics Configuration and Usage
DataPower
• WE751 : Essentials of Service Development for IBM DataPower Gateway V7.5
• WE720 : Administration of IBM WebSphere DataPower Gateway V7
• StoredIQ:
• F226 : IBM StoredIQ 7.6: Core Skills
• IBM Identity Manager
• TW254 : IBM Identity Manager Foundations
• Application Security Specialist (AppScan)
• TK301G :IBM AppScan Enterprise Foundations
• TK401G : IBM Security AppScan Standard Fundamentals
Master Data Management
• ZZ670 : InfoSphere MDM Reference Data Management v10
StoredIQ:
• F226 : IBM StoredIQ 7.6: Core Skills
IBM Identity Manager
• TW254 : IBM Identity Manager Foundations
Application Security Specialist (AppScan)
• TK301G :IBM AppScan Enterprise Foundations
• TK401G : IBM Security AppScan Standard Fundamentals
SYNTHESE DES DOMAINES FONCTIONNELS
 Banque de Détail : LCR, Référentiels (Clients, Prestations, Risques, SPM, Notation )
 Gestion des Obligations et Plan de Retraite, Produits financiers de marchés
 Ressources Humaines
 Gestion de la Sécurité
REFERENCES EXEMPLES DE MISSIONS
ABLOGIX MANPOW CAAGI
BNP PARIBAS ASSURANCE Formateur QRadar, Participation à la mise en place de la solution QRadar.
Principales Réalisations
Gestion des règles, de la Network Hierarchy, recherche des Offenses, mise en place de reports en fonction des besoins :
• Création de log source non pris en compte par QRadar DSM
• Exploitation des offenses
• Mise en place de la Network Hierarchy
• Détermination des False Positive
• Création de reports spécifiques
• Analyse des Syslog
Technologies : QRadar, Linux
 Etude de l’anonymisation des données des compagnies avec Optim. Cartographie des données structurées sensibles.
 Mise en place de la stratégie d’anonymisation.
 Sensibilisation
 Détermination des applications éligibles. Anonymisation d’une application de La Médicale à partir des données issues de l’AS400.
 Gestion des revues de sécurité (Tests d’intrusion, revue de code, Audit de contrôle): suivi des tests d’intrusion de l’équipe, suivi budgétaire, participation aux points hebdomadaires
 Etude de la solution QRadar
 Configuration des équipements destinés à la récupération des informations de sécurité (Hosts, Flows, Events …)
 Création des politiques, modification et optimisation des alertes
 Détrmination et Gestion des False-Positive
 Migration de l’outil d’échantillonnage de COMPUWARE RDX vers IBM OPTIM. Les nouvelles demandes d’échantillonnage anonymisation sont effectuées avec Optim
 Conseil solution Big Data (BigInsights)
 POC QRadar et Guardium
 Tests de requêtes sur Netezza avec de très fortes volumétries
 Tests lors du passage version 6 à 7 des nouvelles fonctionnalités.
 Tests sur la version 7.2.6, QRadar, QVM, QRIF, XForce
 POC IBM Identity Manager pour présentation à un partenaire
 Création d’environnements
 Support DB2 aux études.
 Validation et création du modèle physique des bases de données
 Conseils DB2 et accompagnement de projets applicatifs.
 Mise en œuvre de la solution Optim z/OS pour l’échantillonnage, l’archivage et l’anonymisation.
 Formation des développeurs.
 Réalisation d’outils spécifiques pour l’utilisation DB2 et Optim.
 Création d’un environnement Netezza à partir de données DB2, pour exécuter des requêtes. Optimisation.
SNCF  Mission d’anonymisation avec Oracle Data Masking à la SNCF pour la mise à disposition de données au Centre de Service au Maroc.
OSEO  POC OPTIM Data Privacy Oracle / SqlServer. Administration de l’environnement d’echantillonnage .

MMA  Conseil pour la migration du dictionnaire Optim de la version 6.5 à 7.5 en environnement Oracle
SOCIETE GENERALE  Mise en œuvre de la solution Optim z/OS pour l’échantillonnage, l’archivage et l’anonymisation.
 POC Optim au Crédit du Nord
 Mise en œuvre, et homologation d’une application de transferts des annuaires Unix vers la production.
 Etude, réalisation, recette et homologation fonctionnelle de l’application de gestion des mises en production.
 Rédaction de dossiers de production, dossiers d’études détaillée et accompagnement à la mise en œuvre.
 Coordination et gestion de projet.
PROCTER ET GAMBLE  Mise en œuvre d’une application statistique de relation clients
BANQUE WORMS  Etude, réalisation, recette et homologation d’un système de transactions LCR.

Crédit Agricole Assurances Avril 2016 à ce jour
 Etude de la mise en place de l’anonymisation des données de Production vers les environnements hors Production pour les différentes compagnies d’Assurances CA.
 Cartographie des données structurées sensibles.
 Mise en place de la stratégie d’anonymisation
 Sensibilisation
 Utilisation de l’outil d’échantillonnage et d’anonymisation Optim d’IBM dans les environnements DB2 LUW, Oracle et fichiers sur z.
 Passage à DB2 LUW 10.5 pour tester les fonctionnalités Optim, puis DB2 LUW 11.

LCL décembre 2012 à Mars 2016
 Migration de l’outil d’échantillonnage de COMPUWARE RDX vers IBM OPTIM. Les nouvelles demandes d’échantillonnage anonymisation sont effectuées avec Optim
 Préparation des environnements pour la qualification des applications
Environnement : Optim Z et LUW

IBM - IIC décembre 2013 à Février 2014
 Test de l’Appliance Netezza TF6 en tant que partenaire IBM avec des volumétries de données importantes (tables avec 1.5 milliard d’enregistrements)
 Migration des données de DB2 LUW vers Netezza
 Tests et optimisation des requêtes après analyse des colonnes de distribution, Zone Map, Statistiques
 Passage de la version 6 à la version 7
 Tests des nouvelles fonctionnalités : tables systèmes, DRO, Schémas
Environnement : Linux, nzSQL, Putty, DB2 LUW

Formateur Netezza depuis décembre 2012
 Formation aux cours Netezza DW501, DW510 et DW520 en France et Europe (environ 15).
 Démonstration chez le client en cours de formation (lorsque cela était possible des capacités de Netezza.
 Migration des données Oracle vers Netezza et soumission de ses requêtes Oracle sans modification sur l’Appliance Netezza. Admiration des résultats.
 Formation Optim zOS et LUW, Guardium, Big Data BigInsights

SNCF Février 2012 à décembre 2012 (mi-temps)
 Mission d’anonymisation avec Oracle Data Masking à la SNCF pour la mise à disposition de données au Centre de Service au Maroc
 L'outil Oracle Data Masking n'étant pas disponible, début des transformations sur une machine virtuelle.
 Préparation des environnements, copie des Données et création des tables de Lookup.
 Proposition de règles d'anonymisation à partir des demandes de la maîtrise d'Ouvrage
 Transformation des données pour 3 applications SIC, NIAC et PFE à partir de l'outil Oracle Data Masking (ODM)
 Transformation des données dans l'environnement TRU64 Oracle 9.0 à partir de scripts (non pris en charge par ODM)
 Création de Scripts SQL d'anonymisation pour des cas de transformations particuliers
 Tests des IHM après anonymisation
 Elaboration des dossiers d'anonymisations et de recettes.
 Présentations des applications anonymisées à la Maîtrise d'Ouvrage
Environnement : Oracle

SOCIETE GENERALE SQR/QAL juillet 2010 à avril 2013
 Etude et développement des procédures d’extraction et d’injection pour le projet 3D.
 Prise en charge des Spécifications et des dével...