STAGE Machine Learning pour détection d'anomalies dans les #Io (h/f)

Description de l'offre

STAGE Machine Learning pour détection d'anomalies dans les #Io (h/f)

Airbus CyberSecurity Elancourt

Airbus est un leader mondial de l'aéronautique, de l'espace, de la défense et des services associés. En 2017, l'entreprise a dégagé un chiffre d'affaires de 67,0 milliards d'euros avec un effectif d'environ 130 000 personnes. Airbus propose la gamme d'avions de transport de passagers la plus complète, de 100 à plus de 600 sièges. Airbus est également le fournisseur d'avion de ravitaillement, de combat, de transport et de mission leader en Europe, ainsi que le numéro un européen et le numéro deux mondial de l'industrie spatiale. Sur le marché des hélicoptères, Airbus fournit les voilures tournantes civiles et militaires les plus performantes au monde.

Nos équipes travaillent avec passion et détermination pour faire du monde un endroit plus connecté, plus sûr et plus intelligent. Fiers de notre travail, nous nous appuyons sur l'expertise et l'expérience de chacun pour atteindre l'excellence. Notre diversité et culture du travail en équipe nous poussent à accomplir l'extraordinaire - sur terre, dans le ciel et dans l'espace.

Description of the job

Une offre de stage Machine Learning pour détection d'anomalies dans les #Io (h/f) vient de s'ouvrir au sein d'Airbus CYBERSECURITY à ELANCOURT (78).
Vous intégrerez l'équipe « Développements Logiciels » en tant que stagiaire. Sa mission est de développer des briques matérielles et logicielles performantes et sécurisées parfaitement conformes aux besoins de ses clients. Plus précisément, l'un de ses objectifs est de pouvoir fournir à ses clients des moyens de protection et de détection d'attaques sophistiquées.
Dans ce cadre, l'une des activités de l'équipe consiste à s'intéresser à la supervision de la sécurité des réseaux #Io. En effet, ceux-ci peuvent faire l'objet d'attaques qu'il faut détecter au plus tôt, si possible de manière automatique, tout en permettant que les alertes remontées soient facilement interprétables par un opérateur humain (on parle de « contextualisation »). Les dénis de service sont évidemment des menaces prioritaires à prendre en compte. Il faudrait également pouvoir, suite à l'analyse du graphe de connections d'un réseau #Io, à anticiper les voies de passage préférentiels pour un éventuel attaquant (nœud en bordure de réseau, nœud fortement connecté aux autres, etc.), et ainsi augmenter de manière proactive la sécurité de ces nœuds (par exemple, en augmentant la taille de la clé de chiffrement utilisée).
Toutes ces propriétés désirables peuvent nous être apportées par l'apprentissage automatique (Machine Learning). En effet, des méthodes de détection d'anomalies sont connues et éprouvées (Isolation Forest, Outlier Détection, etc.), et l'analyse des graphes de connexion peut également permettre d'extraire des informations pertinentes (nœud « broker », etc.). De même, l'analyse de séries temporelles (Time Series) est très souvent utilisée dans l'#Io car les objets connectés communiquent généralement peu et à des intervalles de temps prédéfinis (sauf alerte remontée).
Ce stage commencera le 1er mars 2019 (date sujette à flexibilité) pour une durée de 6 mois.

Internships at Airbus

Profil recherché

Tasks & accountabilities

Vous serez responsable des missions suivantes :

·  Implanter un module de détection d'anomalies utilisant du Machine Learning et destiné aux réseaux #Io.
·  Faire un état de l'art des menaces d'un réseau #Io, puis des algorithmes de Machine Learning adaptés.
·  implémenter en Python ou R en utilisant idéalement des vraies données générées.
·  Un PoC en fin de stage démontrera les avantages de la solution proposée.

Ce poste exige une connaissance des risques potentiels de non-conformité. Le/la titulaire s'engage à agir avec intégrité, fondement du succès, de la réputation et de la croissance durable de la Société.

Required skills

Vous avez les expériences et les compétences suivantes :

·  Vous préparez actuellement un BAC+5 spécialisé en Data Science – Machine Learning.
·  Vous avez des connaissances et pratiques de R ou Python
·  Vous avez des bonnes connaissances théoriques en détection d'anomalies et séries temporelles.
·  Un intérêt pour les IoTs et leur sécurité est un plus
·  Vous savez faire preuve de curiosité, êtes autonome et disposez d'un bon relationnel,
·  Vous avez un niveau d'anglais avancé et Français courant.