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SII mène actuellement le projet de R&D HEAVEN, dédié à la détection d'anomalies dans les environnements industriels IT/OT. L'un des enjeux majeurs est de proposer des modèles capables de détecter et caractériser des comportements anormaux tout en respectant les contraintes des systèmes embarqués et industriels. Les solutions récentes basées sur le deep learning offrent de bonnes performances mais nécessitent souvent des ressources matérielles importantes. L'objectif du projet est donc de développer une solution innovante permettant de détecter les anomalies réseau tout en proposant leur classification et leur caractérisation afin de faciliter l'analyse et la prise de décision dans les environnements industriels. Ces travaux s'appuient sur un jumeau numérique industriel permettant de générer des jeux de données réalistes pour l'entraînement et l'évaluation des modèles de détection d'anomalies. Ce stage se déroule dans le cadre du projet HEAVEN. Les travaux déjà réalisés ont permis de développer une première architecture de détection d'anomalies appliquée aux réseaux industriels ainsi qu'un jumeau numérique capable de générer des jeux de données réalistes pour l'entraînement et l'évaluation des modèles.
Responsabilités
Étudier, développer et évaluer de nouveaux modèles de détection d'anomalies
Améliorer les mécanismes de classification et de caractérisation des anomalies détectées
Concevoir et expérimenter de nouvelles méthodes d'agrégation de modèles
Participer à l'analyse et à l'exploitation des jeux de données générés par le projet HEAVEN
Réaliser des campagnes d'expérimentation sur des bases de données publiques et sur les bases de données produites par le jumeau numérique
Évaluer les performances des modèles dans un contexte de contraintes industrielles et de systèmes embarqués
Participer à la formalisation scientifique des travaux et à l'analyse des résultats obtenus
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