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Offre de thèse sur la Détection autonome du trafic malicieux dans les réseaux véhiculaires (H/F)

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

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Informations générales

Référence : UPR8001-PHIOWE-001
Lieu de travail : TOULOUSE
Date de publication : lundi 23 mars 2020
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 4 mois
Date d'embauche prévue : 1 mai 2020
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2135€ brut mensuel selon expérience.
Niveau d'études souhaité : Bac+5
Expérience souhaitée : Indifférent

Missions

L'émergence continue de nouvelles attaques engendre un risque de plus en plus important dans les réseaux. Les solutions de détection actuelles utilisent des approches supervisées, soit basées sur des signatures, soit sur des modèles connus à l'avance. Mais ces techniques ne peuvent détecter de nouvelles attaques inconnues (laissant le réseau non protégé) ou nécessitent des traces labelisées difficiles et coûteuses à produire. Des techniques de détection non supervisées qui ne reposent sur aucune connaissance pré-acquise représente un pas important vers l'autonomie des réseaux. Nous proposons pour cette détection non supervisée d'utiliser des techniques de machine learning et de data mining robustes exploitant un ensemble d'attributs trafic et réseau sans fil fournis par un système de métrologie. Une fois détectées, le but est d'automatiquement caractériser les attaques détectées, dériver des signatures de filtrage pour configurer les outils de sécurités du réseau.

Activités

- Validation expérimentale
- rédaction du manuscrit de thèse
- rédaction d'articles

Compétences

- Réseaux de communication
- Ontologies
- Programmation C, Python
- Cybersécurité

Contexte de travail

Fin de thèse à effectuer au LAAS, dans l'équipe SARA

Contraintes et risques

la date d'embauche envisagée est une date approximative qui pourra évoluer compte tenu des mesures de restriction des déplacements annoncées par le gouvernement

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