Description de l'offre
Les architectures distribuées modernes, destinées à être déployées au sein des infrastructures IT d’établissements publics, reposent de plus en plus sur l’Intelligence Artificielle (IA) et le Machine Learning (ML) pour automatiser certaines prises de décision (allocation de ressources, orchestration de services, supervision intelligente, etc.).
Dans ce contexte, la sécurité des communications et des flux de données échangés constitue un enjeu majeur. L’intégration d’une solution de détection d’intrusion réseau (Network Intrusion Detection System : NIDS), basée sur l’IA s’inscrit naturellement dans cette démarche, en renforçant la résilience et la confiance dans ces environnements distribués tout en restant cohérente avec leur orientation IA/ML.
L’objectif de ce stage est de contribuer à l’intégration d’une solution de détection d’intrusion réseau (NIDS), basée sur IA dans une architecture distribuée représentative. Le travail consistera à :
- Etudier les mécanismes de détection et les modèles IA utilisés par la solution NIDS existante,
- Définir les points d’interconnexion avec les composants de l’architecture cible,
- Développer et tester les modules nécessaires pour assurer une intégration efficace, notamment un module LLM (Large Language Model) pour l’agrégation et la synthétisation des alertes.
- Evaluer la pertinence et la performance de la détection dans ce nouvel environnement.
Profil du candidat
• Formation : Ingénieur / Master – Bac+5
• Connaissances en protocoles réseaux et cybersécurité
• Connaissances en IA/Machine Learning et en outils IA (Numpy, Pandas, Tensorflow/Pytorch)
• Bonnes compétences en programmation (Python, C/C++ ou équivalent) et bonne maitrise des fondamentaux de DevOps.
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