STAGE Mise en place d'Active Learning dans un système de détection de cyber-attaques (H/F)

Description de l'offre

Atos est un leader international de la transformation digitale avec environ 100 000 collaborateurs dans 72 pays et un chiffre d’affaires annuel de l’ordre 12 milliards d’euros. Numéro un européen du Big Data, de la Cybersécurité, des supercalculateurs et de l’environnement de travail connecté, le Groupe fournit des services Cloud, solutions d’infrastructure et gestion de données, applications et plateformes métiers, ainsi que des services transactionnels par l’intermédiaire de Worldline, le leader européen des services de paiement. Grâce à ses technologies de pointe et son expertise digitale & sectorielle, Atos accompagne la transformation digitale de ses clients dans les secteurs Défense, Finance, Santé, Industrie, Médias, Énergie & Utilities, Secteur Public, Distribution, Télécoms, et Transports. Partenaire informatique mondial des Jeux Olympiques et Paralympiques, le Groupe exerce ses activités sous les marques Atos, Atos Consulting, Atos Worldgrid, Bull, Canopy, Unify et Worldline. Atos SE (Societas Europea) est une entreprise cotée sur Euronext Paris et fait partie de l’indice CAC 40.

Contexte

Au sein ATOS BDS R&D, l’équipe MICS est dédiée aux solutions d’intelligence artificielle liées à la cybersécurité. L’objectif est de fournir des composants innovants minimisant l’effort des opérationnels métiers et améliorant l’efficacité des systèmes de détection tout en s’appuyant sur les dernières avancées en Machine Learning.

Dans le domaine de la cybersécurité, l’apprentissage supervisé est limité par la faible disponibilité des jeux de données annotées. De tels jeux de données sont en outres difficiles à étiqueter et peuvent être biaisés.

Un modèle «Active Learning» est un modèle d’apprentissage automatique semi-supervisé, autorisant un système de détection à interroger un analyste humain, lorsque le résultat d’une prédiction est incertain. Les modèles «Active Learning» montrent un potentiel important pour aider les algorithmes et l’analyste à interpréter les données plus rapidement et plus efficacement.

Référence : Burr Settles. Active Learning. Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, 6(1):1–114, 2012

Mission

Le stage consisteà explorer et prototyper les nouvelles techniques «Active Learning» afin de les intégrer dans le système de détection développé par l’équipe, dans le domaine de la cybersécurité.

L’objectif est la prise en compte de retour de l’analyste afin d’améliorer les performances des algorithmes de détection et éventuellement de constituer un jeu de données annotées.

Le stage se déroulera sur plusieurs étapes:

· Etat de l’art sur les techniques «Active Learning»
· Recensement et discussion sur les implémentations mises en œuvre (proposition des axes de validation, métriques, etc.)
· Implémentation et développement des modèles et algorithmes requis ainsi que l’intégration au sein de nos plateformes de démonstration
· Prototypage d’une IHM démontrant l’interaction avec un analyste.

Le stagiaire sera intégré dans le processus Agile utilisé par l’équipe (réunion quotidienne, démonstrations, etc.)

Diplôme / Formation

Bac +5 (Ingénieur, Master, ...) en Informatique ou Mathématiques

Compétences

Vous avez des compétences en Machine Learning.

Vous maitrisez la programmation et avez des bases solides en ingénierie logicielle.

Des compétences en Deep Learning seraient un plus.

Vous possédez un bon niveau d'anglais.

Vous faîtes preuve de créativité, d'autonomie et d'une capacité à finaliser un projet de recherche. Par ailleurs, vous êtes reconnus pour votre aptitude à travailler enéquipe.

Durée

4 à 6 mois

La diversité de nos missions au plus près de nos clients entouré d'une équipe agile et soudée vous permettront d'exploiter et de faire évoluer vos compétences dans une entreprise soucieuse du wellbeing@work de ses employés.

Chez Atos la diversité est au cœur de notre politique RH. C'est pourquoi Atos a mis en place un accord relatif à l’égalité professionnelle entre les hommes et les femmes. Par ailleurs, nos métiers sont tous accessibles aux personnes en situation de handicap, et ce quelle que soit la nature de leur handicap.