Apprentissage Non Supervisé Et Mlops Pour La Détection D'intrusions Dans Les Réseaux 5g
il y a 2 semaines
Description du poste
**Domaine**:
- Sciences pour l'ingénieur
**Contrat**:
- Stage
**Intitulé de l'offre**:
- Apprentissage non supervisé et MLOps pour la détection d'intrusions dans les réseaux 5G
**Sujet de stage**:
- Ce stage vise à concevoir un système de détection d'intrusions (IDS) de nouvelle génération fondé sur l'Intelligence Artificielle, adapté aux environnements dynamiques tels que les réseaux 5G. Le/la stagiaire explorera des approches d'apprentissage non supervisé et auto-supervisé, notamment les Auto-Encodeurs Variationnels, les Transformers et l'apprentissage contrastif, afin de détecter des anomalies sans étiquettes d'attaques. Il/elle développera également un pipeline MLOps complet intégrant préparation des données, inférence et monitoring, avec optimisation des seuils et des hyperparamètres pour un équilibre optimal entre détection et faux positifs. L'évaluation sera menée sur des traces de réseau 5G réelles ou simulées.
Mots-clés : cybersécurité, IA, apprentissage non supervisé, contrastive learning, MLOps, 5G.
**Durée du contrat (en mois)**:
- 6
**Description de l'offre**:
- Ce stage de recherche et développement a pour objectif de concevoir et d’évaluer des approches d’apprentissage automatique avancées pour un IDS intelligent et évolutif. Deux axes principaux structureront le travail. Le premier portera sur la conception de modèles de détection d’anomalies basés sur l’apprentissage non supervisé et auto-supervisé, en explorant des techniques telles que les Auto-Encodeurs Variationnels, les Transformers ou l’apprentissage contrastif, afin d’apprendre des représentations robustes du trafic réseau sans dépendre d’étiquettes d’attaques. Le second axe visera la mise en place d’un pipeline complet de déploiement (MLOps) intégrant la préparation des données, l’inférence et le monitoring du modèle, avec une attention particulière portée à l’optimisation des seuils de détection et des hyperparamètres pour un équilibre optimal entre détection et faux positifs.
- Mots-clés : cybersécurité, détection d’anomalies, apprentissage non supervisé, apprentissage contrastif, MLOps, réseaux 5G, deep learning.
Localisation du poste
**Site**:
- Saclay
**Localisation du poste**:
- France, Ile-de-France, Essonne (91)
**Ville**:
- saclay
**Diplôme préparé**:
- Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs
Informations générales
**Entité de rattachement**:
Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.
Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.
Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.
Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales:
- La conscience des responsabilités
- La coopération
- La curiosité
**Référence**:2025-37764
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