Proposition de thèse (2024-2027) ou de recherche postdoctorale (2025-2026) au CRI et à l’ESIEA : Intelligence Artificielle Explicable de Réponse à des Cyberattaques.
Descriptif de l'employeur
Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, founded in 1971 following the division of the University of Paris, stands as one of France’s major higher education institutions, particularly renowned in the fields of economics, law, and the humanities. Situated in the heart of Paris, it inherits a rich academic heritage linked to the Sorbonne that dates back to the 13th century. The university combines a deep respect for tradition with a commitment to innovation and research, engaging over 40,000 students across various undergraduate, master's, and doctoral programs.
Centre de Recherche en Informatique (CRI) at Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne The Centre de Recherche en Informatique (CRI) of Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne is a dynamic research center focusing on Information Systems Engineering. The CRI conducts advanced research in various areas of computer science and information systems including Requirements engineering, Service engineering, Enterprise Systems Engineering ,Reasoning Mechanisms, Artificial intelligence often intersecting with economics and management sciences. The center is known for fostering an interdisciplinary approach, working collaboratively with both academic and industry partners to address complex challenges and develop innovative solutions.
Descriptif du poste
Une nouvelle offre de thèse financée pour la période 2024-2027, ou de recherche postdoctorale financée pour la période 2025-2026, est proposée à l’Ecole-Supérieure d’Informatique Electronique Automatique (ESIEA) en collaboration avec le Centre de Recherche en Informatique dans le cadre du projet ANR ANCILE :
Intelligence Artificielle Explicable de Réponse à des Cyberattaques.
Pour en savoir plus et postuler rendez-vous sur le site du CRI.
- Financement : Assuré
- Titre : Decision-Theoretic Planning of Cyberattack and Response with Adversarially Trained Rules
- Directeur : Pr. Bénédicte Le Grand (CRI), benedicte.le-grand@uni-paris1.fr
- Co-Encadrant : Dr. Jacques Robin (ESIEA et CRI), jacques.robin@esiea.fr
- mots clés: IA explicable, cybersécurité
Les cyberattaquants ont aujourd’hui accès à des IA de plus en plus performantes à des coûts toujours plus bas. Pour y faire face, la prochaine génération de frameworks SOAR (Orchestration et Automation de Réponses de Sécurité) assistant les experts des SOC (Centres des Opérations de Sécurité) à détecter et répondre aux attaques devront intégrer une riche palette d’IA explicables. La conception, prototypage et évaluation d’un tel framework SOAR de prochaine génération est l’objet du projet de recherche collaboratif ANCILE (AutoNomic Cybersecurity with adversarIal LEarning) entre le CRI, l’ESIEA, l’ENSTAB, la startup Gatewatcher et le Luxembourg Institute of Research and Technology (LIST).
Parmi les services d’IA explicables qui seront incorporés dans ANCILE, deux font l’objet de la thèse ou de recherche postdoctorale financé par cette offre : la planification de réponse à des cyberattaques et la planification de cyberattaques, coentrainées par apprentissage adverse l’une contre l’autre. L’hypothèse de départ de cette recherche est que ces IA de planifications explicables et co-entrainables l’une contre l’autre dans des simulation équipe rouge contre équipe bleu, peuvent être rapidement et robustement implémentés, en partie manuellement, et en partie par apprentissage, par des programmes logiques probabilistes munis de fonctions d’utilité multicritères et de métarègle du calcul des événements probabilistes.
Profil recherché
A good candidate should have a master or engineering degree in computer Science or Information System. She/He should have good conceptual skills and be knowledgeable in Artificial Intellienge and be fluent in English. We do value candidates with a result-oriented mindset, with previous industrial or research experience.