Stage : STA - Système distribué de détection d'intrusions réseau par deep-learning H/F à Saclay

Stage : STA - Système distribué de détection d'intrusions réseau par deep-learning H/F

Description du poste

Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Le Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA) est un organisme public de recherche.Acteur majeur de la recherche, du développement et de l'innovation, le CEA intervient dans le cadre de ses quatre missions :. la défense et la sécurité. l'énergie nucléaire (fission et fusion). la recherche technologique pour l'industrie. la recherche fondamentale (sciences de la matière et sciences de la vie).Avec ses 16000 salariés -techniciens, ingénieurs, chercheurs, et personnel en soutien à la recherche- le CEA participe à de nombreux projets de collaboration aux côtés de ses partenaires académiques et industriels.

Référence

2020-13413

Description de l'unité

Au sein de CEA Tech, le pôle "recherche technologique" du CEA, l'institut LIST dédie ses activités aux systèmes numériques intelligents. Nous avons un savoir-faire unique issu d'une culture de l'innovation et avons pour mission de produire et de transférer les technologies utiles à nos partenaires industriels dans quatre domaines: usine du futur, systèmes cyberphysiques, instrumentation innovante, intelligence artificielle.Au sein du LIST, le Laboratoire des Systèmes Communicants (LSC) développe des technologies réseau innovantes permettant la mise en œuvre des réseaux de confiance à haut niveau de performance, sécurité, résilience, agilité et scalabilité. Le laboratoire est spécialisé dans la conception et l'implémentation de technologies réseau en lien avec les enjeux de l'Internet des objets, des réseaux industriels, et de la 5G à travers des thématiques telles que le Software Defined Networking, la gestion/supervision des réseaux, la cyber-sécurité, la fiabilité des réseaux.

Description du poste

Domaine

Mathématiques, information scientifique, logiciel

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

STA - Système distribué de détection d'intrusions réseau par deep-learning H/F

Sujet de stage

Système distribué de détection d'intrusions réseau par deep-learning.

Durée du contrat (en mois)

6

Description de l'offre

Contexte du stage:

L'essor rapide de l'Internet des Objets s'accompagne d'une multitude d'incidents relatifs à la sécurité. La prise de conscience des problématiques de sécurité qui s'ensuit freine l'adoption par les acteurs industriels des technologies avancées de communications IoT, ce qui ralentit le gain en compétitivité que ces technologies rendraient possible. Pour répondre à ces enjeux, le Laboratoire des Systèmes Communicants(LSC) du CEA List conçoit des systèmes cryptographiques et protocolaires à faible coûts énergétique. D'autre part, le laboratoire conçoit un système de détection d'intrusions pour renforcer la sécurité des réseaux déjà déployés, venant en complément de mécanismes de sécurité préventive préexistants. Le stage proposé s'inscrit dans le cadre de cette deuxième mission et vise à participer à l'amélioration du système de détection d'intrusions.

Objectifs du stage:

Sur la base de l'état de l'art, des spécifications des protocoles considérés et de code existant, vous aurez pour mission de participer à l'amélioration du système de détection d'intrusions. Deux axes seront à privilégier :

  • Mécanismes permettant la mise en oeuvre d'un système de détection d'intrusions multi-sondes, et mise en évidence des avantages de cette architecture ;
  • Association efficace d'un système de détection par signature à un système de détection par anomalies.

Vous participerez aux décisions architecturelles du logiciel en prenant en compte les contraintes liées à l'utilisation de dispositifs disposant de peu de puissance de calcul, soit en optimisant le processing, soit en vous basant sur des serveurs distants.

Le stage consistera également à illustrer la pertinence des travaux réalisés via l'implémentation de scénarios de démonstration.

Enfin, vous serez impliqué.e dans des activités de portage du logiciel vers des plates-formes légères, représentatives des environnements ciblés.

Moyens / Méthodes / Logiciels

IDS, Réseaux de neurones, Gestion distribuée, Architecture logicielle, Python, C

Profil du candidat

Etudiant ingénieur ou équivalent Bac + 5Connaissances en cybersécurité et réseaux protocolaires.Notions en machine-learning.(Réseaux de neurones, Algorithme génétique)

Date de publication

13-04-2021

Informations supplémentaires

Statut
Actif
Formation requise
Université
Lieu
Saclay
Heures de travail par semaine
4 - 40
Type de Contrat
Alternance/Apprentissage
Secteur
Autres
Permis de conduire FR/EU exigé
Non
Voiture exigée
Non
Lettre de motivation exigée
Non
Langues
Français

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