Description du sujet de thèse
Domaine
Défis technologiques
Sujets de thèse
Mécanismes d'apprentissage pour la détection de comportements anormaux dans les systèmes embarqués
Contrat
Thèse
Description de l'offre
Les systèmes embarqués sont de plus en plus utilisés dans des infrastructures critiques (e.g. réseau de production d'énergie) et sont donc des cibles d'attaques privilégiées pour des acteurs malicieux. L'utilisation de systèmes de détection d'intrusion (IDS) analysant dynamiquement l'état du système devient nécessaire pour détecter une attaque avant que ses impacts ne deviennent dommageables.
Les IDS qui nous intéresse sont basés sur des méthodes de détection d'anomalie par machine learning et permettent d'apprendre le comportement normal d'un système et de lever une alerte à la moindre déviation. Cependant l'apprentissage du comportement normal par le modèle est fait une seule fois en amont sur un jeu de données statique, alors même que les systèmes embarqués considérés peuvent évoluer dans le temps avec des mises à jour affectant leur comportement nominal ou l'ajout de nouveaux comportements jugés légitimes.
Le sujet de cette thèse porte donc sur l'étude des mécanismes de réapprentissage pour les modèles de détection d'anomalie pour mettre à jour la connaissance du comportement normal par le modèle sans perdre d'information sur sa connaissance antérieure. D'autres paradigmes d'apprentissage, comme l'apprentissage par renforcement ou l'apprentissage fédéré, pourront aussi être étudiés pour améliorer les performances des IDS et permettre l'apprentissage à partir du comportement de plusieurs systèmes.
Université / école doctorale
Localisation du sujet de thèse
Site
Grenoble
Critères candidat
Formation recommandée
Master 2 Informatique, mathématiques, IA, cybersécurité
Demandeur
Disponibilité du poste
01/10/2026
Personne à contacter par le candidat
BREUX Victor < email slettet af sikkerhedsmæssige årsager >
CEA
DRT/DSYS/SSSEC/LSES
CEA Grenoble
17 rue des Martyrs
38054 Grenoble
+33438783321
Tuteur / Responsable de thèse
En savoir plus
http://www.leti-cea.fr/cea-tech/leti/Pages/recherche-appliquee/infrastructures-de-recherche/plateforme-cybersecurite.aspx
Domaine
Défis technologiques
Sujets de thèse
Mécanismes d'apprentissage pour la détection de comportements anormaux dans les systèmes embarqués
Contrat
Thèse
Description de l'offre
Les systèmes embarqués sont de plus en plus utilisés dans des infrastructures critiques (e.g. réseau de production d'énergie) et sont donc des cibles d'attaques privilégiées pour des acteurs malicieux. L'utilisation de systèmes de détection d'intrusion (IDS) analysant dynamiquement l'état du système devient nécessaire pour détecter une attaque avant que ses impacts ne deviennent dommageables.
Les IDS qui nous intéresse sont basés sur des méthodes de détection d'anomalie par machine learning et permettent d'apprendre le comportement normal d'un système et de lever une alerte à la moindre déviation. Cependant l'apprentissage du comportement normal par le modèle est fait une seule fois en amont sur un jeu de données statique, alors même que les systèmes embarqués considérés peuvent évoluer dans le temps avec des mises à jour affectant leur comportement nominal ou l'ajout de nouveaux comportements jugés légitimes.
Le sujet de cette thèse porte donc sur l'étude des mécanismes de réapprentissage pour les modèles de détection d'anomalie pour mettre à jour la connaissance du comportement normal par le modèle sans perdre d'information sur sa connaissance antérieure. D'autres paradigmes d'apprentissage, comme l'apprentissage par renforcement ou l'apprentissage fédéré, pourront aussi être étudiés pour améliorer les performances des IDS et permettre l'apprentissage à partir du comportement de plusieurs systèmes.
Université / école doctorale
Localisation du sujet de thèse
Site
Grenoble
Critères candidat
Formation recommandée
Master 2 Informatique, mathématiques, IA, cybersécurité
Demandeur
Disponibilité du poste
01/10/2026
Personne à contacter par le candidat
BREUX Victor < email slettet af sikkerhedsmæssige årsager >
CEA
DRT/DSYS/SSSEC/LSES
CEA Grenoble
17 rue des Martyrs
38054 Grenoble
+33438783321
Tuteur / Responsable de thèse
En savoir plus
http://www.leti-cea.fr/cea-tech/leti/Pages/recherche-appliquee/infrastructures-de-recherche/plateforme-cybersecurite.aspx
