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Stage Ingénieur Cybersécurité : Sécurisation d'une Intelligence Artificielle H/F

Le 22 novembre

Critères de l'offre

  • Assistant ingénieur (H/F)
  • Saint-Quentin-en-Yvelines (78)
  • Stage
  • Temps Plein
  • Secteur : Informatique, Internet, Télécoms
  • Niveau d'études : Bac+5, Master - Magistère

L'entreprise : EXPLEO

Expleo propose une offre unique de services intégrés d'ingénierie, qualité et conseil stratégique pour la transformation digitale. Dans un contexte d'accélération technologique sans précédent, nous sommes le partenaire de confiance des entreprises qui innovent.
Expleo est présent dans tous les secteurs à forte intensité technologique qui contribuent à une société plus connectée, plus durable et plus sûre.
Nos 13 500 collaborateurs interviennent dans plus de 30 pays et nous avons réalisé un chiffre d'affaires de 903 millions d'euros en 2020.

Description du poste

Qui sommes-nous ?
Expleo propose une offre unique de services intégrés d'ingénierie, qualité et conseil stratégique pour la transformation digitale. Expleo est présent dans tous les secteurs à forte intensité technologique qui contribuent à une société plus connectée, plus durable et plus sûre. Nos 13 500 collaborateurs interviennent dans plus de 30 pays et nous avons réalisé un chiffre d'affaires de presque 1 milliard d'euros en 2021.
Depuis 2018, Expleo s'est doté d'un réseau global de Recherche et Développement, appelé la Solutions Factory. Ce réseau héberge l'ensemble des activités de R&D pour le groupe sur les thématique digital, software, électronique et systèmes.
Votre future mission
Dans le cadre du projet R&D mené par l'équipe Cybersécurité, en collaboration avec les équipes Data Science et Autonomous Driving, Expleo étudie la robustesse de l'intelligence artificielle (IA) utilisée pour gérer la conduite autonome. L'un des objectifs est de protéger l'IA contre les attaques de types adversarial examples (exemples adverses ou exemples contradictoires) dont l'objectif est d'induire un comportement anormal à l'IA. Pour cela, il est nécessaire de disposer d'un outil générant ces exemples afin de tester la robustesse de l'IA. La génération de ces exemples peut se faire par plusieurs méthodes dont la FGSM (Fast Gradient Sign Method) ou les GAN (Generative Adversarial Networks). Au cours de ce stage, vous serez amené dans un premier temps à proposer une méthode de génération des exemples adverses et implémenter cette méthode en Python. Cette implémentation sera testée sur une IA afin de la duper. Dans un second temps, vous aurez à implémenter une contremesure, notamment basée sur l'adversarial training, afin de renforcer la robustesse de l'IA de test.
Plus spécifiquement les objectifs suivants guideront vos missions.
- Etat-de-l'art des attaques de type adversarial examples.
- Proposition d'une méthode de génération des exemples adverses et justification du choix.
- Implémentation en Python de la méthode sélectionnée et tests sur l'IA
- Implémentation en Python de l'advsersarial training afin de renforcement la robustesse de l'IA
- Vérification de la nouvelle robustesse de l'IA face aux attaques de type adversarial examples.
- Documentation et rédaction de rapport.
Environnement Technique :
- Python, PyTorch, Tensorflow, scikit-learn

Description du profil

Profil recherché :
Formations / Écoles : Ingénieur / Master Informatique ou Mathématiques Appliquées / Data Science
Langues : Français, Anglais
Compétences particulières : Deep learning, Programmation, Probabilités et Statistiques, Optimisation
Aptitudes relationnelles : Esprit d'équipe, sens de l'analyse, bon relationnel

Salaire et avantages

Salaire : Salaire selon profil


Référence : 2021-5934