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Blog Candidature spontanée
photo illustrative d'employés OCTO en train de travailler

Les pratiques de développement AIOps au service de la cybersécurité.

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du stage.

Utiliser le Machine Learning pour détecter les comportements utilisateurs suspects

La réduction de temps de détection d’une intrusion est un facteur primordial dans la sécurisation des systèmes informatiques. Pour construire des produits plus sûrs et résistants aux intrusions, on veut accompagner les dispositifs humains dans le travail de détection

Profil.

  • Vous êtes actuellement en dernière année d’école d’ingénieurs ou université et vous cherchez un stage de fin d’études
  • Vous avez la compréhension des principes du Machine Learning
  • Vous souhaitez mettre en pratique et développer vos compétences de qualité de code, en particulier les pratiques de tests unitaires
  • De nature curieuse, vous avez envie d’étoffer vos compétences transversales et toucher du doigts des problématiques de production
  • Des expériences dans des projets de développement, personnels ou junior entreprise, sont appréciés

Missions.

  • Synthèse des travaux précédents sur la détection d’anomalies de sécurité réseau
  • Prendre connaissance du protocole d’authentification OAuth2.0 (mais si, on l’a tous utilisé 😉 )
  • Proposer une nouvelle modélisation adaptable à OAuth2 et implémenter un prototype
  • Monter en compétence OPS pour, avec de l’aide, déployer le modèle en production
  • Selon possibilité projet : déployer un prototype en production et observer son comportement + faire une démonstration à une équipe de cyber surveillance
  • Évaluation et amélioration de la pertinence du modèle

Encadrement.

1. Prise de connaissance et synthèse du contexte

Ce stage s’inscrit dans un contexte plus global. Il vise à décliner des travaux effectués au niveau réseau (couche 4 du modèle OSI) pour les décliner sur le protocole d’authentification incontournable du web : OAuth2.0 (couche 7 du modèle OSI).

On attend une synthèse des éléments à prendre en compte dans :

  • Ce qui a déjà été accompli sur des analyses réseau
  • Le protocole OAuth2.0 et son utilisation dans une mission OCTO

2. Proposition d’une modélisation du nouveau problème

Proposer une nouvelle modélisation adaptée à la problématique OAuth2.0. Vous implémentez les features propres au mode d’authentification par OAuth2.0 et les utiliserez pour implémenter un modèle capable d’apprendre depuis des extraits de logs issues de la production.

3. Evaluation du modèle en production

Le modèle devra être packagé et déployé en production. Le mode de déploiement devra se faire par les scripts de déploiement respectant les conventions de la mission (Infrastructure as Code) et avec de l’accompagnement. L’implémentation du modèle devra également permettre une observation, avec des logs et métriques de performance. Idéalement, packaging et apprentissage devraient être entièrement automatisés au sein de l’usine d’intégration continue du projet. Comparaison de performance d’un deuxième modèle Si le temps le permet, faire évoluer les infrastructures, les conditions d’apprentissage et les tests d’intrusion pour comparer les performances en condition de production de deux modèles en parallèle.

4. Partager au sein de la communauté OCTO ce que vous aurez appris

A travers une restitution interne et/ou un article sur le blog OCTO.

Et après...

Après la signature du CDI débute le Graduate Program, un accélérateur de carrière de 8 mois.

Conditions.

Stage de pré-embauche, Rémunération : 1500€/mois.

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