Contexte & enjeux:

• Révolutionner la sécurisation des systèmes embarqués en exploitant l'intelligence artificielle pour identifier et neutraliser des vulnérabilités profondes.
• Travailler sur des briques critiques (firmware, code bas niveau) et proposer des solutions proactives de renforcement de sécurité.

Objectif du sujet:

• Concevoir et implémenter des modèles d'IA (ML/DL) capables de détecter des vulnérabilités et des comportements anormaux dans des systèmes embarqués.
• Développer un prototype d'outil d'analyse assisté par IA et proposer des stratégies innovantes de renforcement de la sécurité.

Travail à faire:

• Établir l'état de l'art des failles embarquées et des méthodes d'analyse de sécurité par IA.
• Comprendre en profondeur des systèmes embarqués (firmware, code bas niveau) pour extraire des données pertinentes et préparer les jeux de données d'entraînement.
• Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning / Deep Learning (TensorFlow ou PyTorch) pour la détection proactive de vulnérabilités.
• Développer un prototype d'outil d'analyse, tester et évaluer l'efficacité de l'approche sur des cas réels ou simulés.

Compétences requises et attendues:

• Maîtrise de Python pour l'IA et expérience en C/C++ pour le développement embarqué.
• Connaissances en Machine Learning / Deep Learning (TensorFlow ou PyTorch) et en cybersécurité (vulnérabilités, exploitation).
• Compréhension des architectures de systèmes embarqués et capacité à analyser du firmware et du code bas niveau.

Modalités & candidature:

• Référence : REF:LL-01 — Lieu : Tunis — Durée : 6 mois (PFE).
• Pour postuler, envoyez votre candidature à aes-stages@actia.com en indiquant comme objet : "Candidature PFE REF:LL-01 - ANALYSE AVANCÉE ET RENFORCEMENT IA DE LA SÉCURITÉ DES SYSTÈMES EMBARQUÉS".