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Chercheur post-doctorant ou Chercheuse post-doctorante en développement de système de détection d’intrusion - F·H

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DATE DE PUBLICATION23/02/2021 TYPE DE CONTRATTitulaire, Contractuel
RECRUTEURUNIVERSITE PAUL SABATIER / TOULOUSE 3 CATÉGORIEA
LIEUX DE TRAVAIL
TOULOUSE
 SALAIRE
Non communiqué

Employeur

Contexte et environnement de travail
L'Université Toulouse III - Paul Sabatier (http://www.univ-tlse3.fr) est un établissement d’enseignement supérieur et de recherche née de la fusion des Facultés de médecine, de pharmacie et de sciences. Elle se classe aujourd'hui parmi les premières universités françaises par son rayonnement scientifique, la diversité de ses laboratoires et les formations qu'elle propose en sciences, santé, sport, technologie et ingénierie. Dotée d'un budget de 400 M€, elle est forte de plus de 4300 personnels dont 2500 personnels d'enseignement et/ou de recherche, possède 68 structures de recherche (dont 42 unités mixtes de recherche), accueille plus de 35 000 étudiantes et étudiants et compte 7 composantes (faculté des Sciences et de l’Ingénierie, deux Facultés de Médecine, Faculté d’Odontologie, Faculté des Sciences Pharmaceutiques, Faculté des Sciences du Sport et du Mouvement Humain et deux IUT et l’Observatoire Midi-Pyrénées). Elle est implantée dans 4 départements, 8 villes et est répartie sur 11 sites pour une superficie de 264 hectares.


Présentation de la structure de rattachement (direction/laboratoire)
Au sein de l’IRIT, l’équipe SIERA  a développé une expertise dans le domaine du contrôle et de la maîtrise des infrastructures et services de communication de dernières générations, dont l’un des débouchés applicatifs est la cybersécurité. Ses derniers travaux apportent une contribution à la détection d’intrusion par analyse comportementale des réseaux et visent à évaluer les apports des techniques d’apprentissage automatique dans le domaine d’étude.

 

Poste

Le chercheur post-doctorant ou la chercheuse post-doctorante assurera ses missions sous la responsabilité du responsable de l’équipe SIERA de l’IRIT.

Missions :
Contribuer à l’étude et au développement de systèmes de détection d’intrusion par anomalies.
Le chercheur post-doctorant ou la chercheuse post-doctorante aidera au développement d’un système de détection de d’intrusion à partir de données brutes hétérogènes. Il ou elle sera en charge de la conception, du développement et du déploiement des outils et techniques d’analyse des données brutes et d’interprétation des résultats.

Programme de travail
Apprentissage basé sur les réseaux de neurones
•    Étude et expérimentation des algorithmes basés sur les réseaux de neurones pouvant être utilisés pour la détection d’anomalies, en faisant un état des lieux des méthodes existantes pour la détection d’intrusions par anomalies par des réseaux de neurones et de tester les plus efficaces pour essayer de comprendre leur fonctionnement et leurs résultats.
•    Étude de l’adaptation des techniques de détection de patterns dans des images pour la détection de patterns dans des données réseaux
o    Pour faire de la détection d’objets dans les images, un réseau de neurones essaie d’apprendre pendant la phase d’entrainement les contours des objets, les couleurs et tout autre élément distinctif. Les réseaux de neurones profonds (deep learning) offrent des résultats très satisfaisants sur les images. Le but de cette tâche est d’étudier s’il est possible de modéliser des données réseaux à la façon d’une image pour pouvoir réutiliser ces méthodes et obtenir des résultats comparables à de réelles images.
•    Analyse des critères d’intrusion
o    Le but de cette tâche est d’analyser, parmi toutes les données réseaux pouvant être extraites, celles qui sont utiles à la détection d’intrusion afin d’éviter les données inutiles et éliminer le bruit qu’elles induisent.
•    Création et nettoyage de jeux de données pour l’entrainement des réseaux de neurones
o    Le but de cette tâche est de trouver ou de créer des jeux de données pouvant être utilisés pour l’entrainement des réseaux de neurones et de les filtrer et les nettoyer pour optimiser l’entrainement et la détection par la suite.
•    Tests et évaluations des résultats
o    Le but de cette tâche est d’entrainer des modèles avec les jeux de données créés précédemment et de comparer les résultats entre les différents modèles et les différentes méthodes utilisées.

Apprentissage basé sur les situations
•    Identification d’un cas d’étude pour la détection d’intrusion basé sur les situations
o    Le but de cette tâche est de créer un cas d’étude pouvant être utilisé sur un système de détection d’intrusion basé sur les situations, d’identifier les situations présentes dans ce cas d’étude et de dégager les schémas de transition de situations.
•    Création de jeux de données pour l’entrainement
o    Le but de cette tâche est de trouver ou de créer des jeux de données pouvant être utilisés pour l’entrainement du système de détection à base de situations et de les filtrer et les nettoyer pour optimiser l’entrainement et la détection par la suite.
•    Implémentation du système
o    Le but de cette tâche est d’implémenter un prototype de système basé sur les situations pouvant permettre la détection d’intrusion sur le cas d’étude identifié
•    Tests et évaluations des résultats
o    Le but de cette tâche est de tester la détection d’intrusion avec le système à base de situations et de comparer les résultats avec les autres algorithmes comme ceux à base de réseaux de neurones.

 

Profil

Le chercheur post-doctorant ou la chercheuse post-doctorante devra être titulaire d’un doctorat en informatique ou avoir soutenu sa thèse avant décembre 2019. Elle devra justifier d’une expérience de 2 ans au moins dans :
-    les techniques et outils de ML y compris DL
-    le benchmarking des solutions d’apprentissage automatique sur le traitement des images    et/ou du texte
-    le développement d’un système d’analyse Big Data (type ELK)
-    la réalisation d’outils de restitution de résultats front & back office
-    l’élaboration d’outils de valorisation des résultats
Par ailleurs, une expertise en programmation Python est fortement souhaitée

Niveau et diplôme exigé :
Doctorat spécialité Informatique

 

 

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