Thèse - Doctorat en Cybersécurité Industrielle pour la Détection Comportementale H/F - Framatome

Framatome, filiale d'EDF, conçoit, entretient et installe des composants et des combustibles ainsi que des systèmes de contrôle-commande pour les centrales nucléaires. Ses plus de 22 000 salariés permettent chaque jour aux clients de produire un mix énergétique bas-carbone toujours plus propre, plus sûr et plus économique. Ils développent aussi des solutions pour les secteurs de la défense, de la médecine nucléaire et du spatial.

Implantée dans une vingtaine de pays, Framatome rassemble les expertises d'hommes et de femmes passionnés et convaincus que le nucléaire est une énergie d'avenir. Entreprise responsable, Framatome déploie des actions pour former et accompagner les premières expériences professionnelles (label Happy Trainees), intégrer tous les talents, dont les personnes en situation de handicap, oeuvrer pour l'égalité professionnelle et la mixité de nos métiers (94/100 à l'index de l'égalité hommes-femmes) et concilier les temps de vie.

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Dans le cadre de la R&D cybersécurité I&C, vous participerez au développement de la posture de Framatome comme un acteur de la cybersécurité dans le contrôle-commande industriel. Au sein de l'équipe, vous aurez la charge de mener des travaux de recherche dans le domaine de la détection comportementale multi-sources et adapté au contexte opérationnel de systèmes complexes.La thèse vise à adresser les défis scientifiques liés à l'hétérogénéité des données, à leurs échelles temporelles distinctes, à la dépendance au contexte opérationnel et à la nécessité de modéliser explicitement les relations causales entre événements réseaux, décisions de contrôle et comportements physiques observés.Dans le cadre de cette thèse sur la détection comportementale multi-source et adapté au contexte opérationnel, vous aurez pour missions de :Réaliser un état de l'art bibliographique des approches utilisées en lien avec le sujet de la thèseDévelopper une méthodologie générique de détection cyber-physique multi-sources fondée sur des outils mathématiques, un modèle de fusion explicable capable de détecter des anomalies complexes et furtives, ainsi qu'une amélioration significative de la robustesse et de l'interprétabilité des mécanismes de surveillanceInclure le contexte opérationnel dans la prise en compte de la détectionIdentifier des attaques réseau ayant un impact physique réel, de détecter des manipulations silencieuses de capteurs ou d'actionneurs, et de mettre en oeuvre une surveillance multi-points à différents niveaux du modèle de PurdueDémontrer les résultats obtenus sur différentes plateformesParticiper à l'enrichissement de la R&D pour augmenter la sécurisation des systèmes industriels critiques, au développement d'outils de surveillance avancée pour l'industrie et au rayonnement de FramatomePour l'ensemble de ces missions, le candidat devra faire preuve d'analyse, mettre en oeuvre une démarche scientifique d'ingénierie et être force de proposition.Sur l'ensemble de ces missions, le candidat sera en lien avec différentes parties prenantes : responsable projet, responsable développement logiciel, ingénieur cybersécurité ou ingénieur développement logiciel

Bac +5 école d'ingénieur (ou équivalent universitaire) en informatique, automatique ou systèmes embarqués.Une connaissance de la détection cybersécurité ou le développement logiciel serait un plus.Compétences :Programmation (Python)Datasciences, modélisationCybersécuritéSystème IndustrielAnglais courantRédaction

• Python
• Programmation
• Anglais
• Développement logiciel
• Force de proposition
• Cyber-sécurité
• Mathématiques