Nous recherchons un(e) candidat(e) pour une thèse en Informatique dans le cadre d’une demande de financement Cifre entre l’entreprise GFI et les équipes AeLoS et DUKe du LINA autour de l’apprentissage et la vérification statistique pour la sécurité. Une présentation du sujet est détaillée ci-joint.

Les recherches de l’équipe AELOS portent sur les approches formelles (celles basées sur des fondements mathématiques) d’aide à l’analyse et au développement du logiciel.
L’équipe DUKe s’intéresse au développement de méthodes “agiles” de fouille de données et d’apprentissage, dont la fouille de traces d’usages.

Le but de cette thèse est d’étudier des combinaisons de modèles et d’outils autour des graphes, des modèles de comportements, de model checking statistique et de techniques d’apprentissage de comportements des usagers à l’aide de réseaux bayésiens pour assurer la sécurité des accès aux données/logiciels.

Les candidats devront être détenteur d’un Master en informatique, et avoir des compétences soit en vérification formelle de modèles (model-checking), soit en modèles graphiques probabilistes et apprentissage.

* Informations pratiques et candidature

La date de démarrage prévue se situe entre novembre et décembre 2016. Les candidats intéressés doivent envoyer les documents suivants :
– une courte déclaration d’intérêt ;
– un CV détaillé ;
– une liste des cours et des évaluations scolaires des deux dernières années ;
– une liste des stages effectués (lieu, sujet, encadrants) aux niveaux L3/M1/M2 ;
– des lettres de recommandations potentielles.

Toutes les candidatures seront examinées au fur et à mesure de leur arrivée, et les candidatures présélectionnés du côté académique seront ensuite examinées du côté industriel par GFI.

* Contacts

— Benoît Delahaye (LINA/AeLoS) benoit.delahaye@univ-nantes.fr
— Philippe Leray (LINA/DUKe) philippe.leray@univ-nantes.fr

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