CONTEXTE DU STAGE

Au sein de l’Institut de Recherche Technologique SystemX, situé au cœur du campus scientifique d’excellence mondiale de Paris-Saclay, vous prendrez une part active au développement d’un centre de recherche technologique de niveau international dans le domaine de l’ingénierie numérique des systèmes. Adossé aux meilleurs organismes de recherche français du domaine et constitué par des équipes mixtes d’industriels et d’académiques, ce centre a pour mission de générer de nouvelles connaissances et solutions technologiques en s’appuyant sur les percées de l’ingénierie numérique et de diffuser ses compétences dans tous les secteurs économiques.
Vous serez encadré par un ingénieur-chercheur de l’équipe « Sécurité numérique et Réseaux » de l’IRT SystemX et travaillerez au sein du projet de recherche AUtomotive data-Tainting fOr Privacy aSsurance sYstem (AUTOPSY) dont les partenaires industriels sont Continental Teves AG & Co. oHG et FAAR Industry, et les partenaires académiques l’Université de Bourgogne Franche-Comté et le Fraunhofer Institute for Applied and Integrated Security.
Le poste est basé à l’IRT SystemX – Palaiseau

PRÉSENTATION DÉTAILLÉE DU SUJET

Les modèles d’assurance « Pay-As-You-Drive » sont considérés comme l’avenir de l’assurance automobile en raison de leurs avantages pour les utilisateurs et les compagnies [1, 2]. Les frais d’assurance appliqués à chaque utilisateur sont en effet en théorie plus équitables que ceux du système de paiement à l’année, car les clients ne sont facturés que pour les kilomètres réellement parcourus et parfois aussi en fonction de leur comportement constaté au volant. Les clients peuvent ainsi réduire leur facture mensuelle en choisissant des itinéraires bon marché ou en n’utilisant tout simplement pas leur voiture, ce qui rend l’assurance automobile plus abordable aux conducteurs à faible revenu (par exemple les jeunes) ou pour les personnes qui souhaitent avoir un second véhicule. En raison de ces avantages, les polices d’assurance « Pay-As-You-Drive » sont largement développées par plusieurs compagnies d’assurance comme Aioi [3], Toyota [3] (Japon), Hollard Insurance [4] (Afrique du Sud), etc.

Bien que les politiques d’assurance « Pay-As-You-Drive » semblent présenter de nombreux avantages, ses mises en œuvre actuelles impliquent une menace inhérente à la vie privée des utilisateurs. Les informations complètes utilisées pour la facturation (l’heure, la position, le type du conduite) sont en effet souvent transférées in extenso à la compagnie d’assurance. Exploitées de façon non éthique, ces données constituent une atteinte grave à la vie privée des conducteurs des véhicules.

Objectifs du stage

Concevoir et développer une solution « Pay-As-You-Drive » permettant à la fois aux compagnies d’assurance d’exécuter leurs algorithmes d’apprentissage et de prédiction, tout en assurant la protection de la vie privée des conducteurs. La solution proposée se basera sur des techniques de cryptographie avancée telles que, la confidentialité différentielle [5], le calcul multipartite sécurisé [6], et/ou le chiffrement homomorphe [7].

Missions

  • Étudier les algorithmes de facturation existants utilisés par les polices d’assurance « Pay-As-You-Drive ». L’objectif est d’identifier les types de données qui doivent être collectées et les types de traitement qui sont effectués sur ces données.
  • Parmi les techniques existantes d’amélioration de la vie privée, identifier celles qui peuvent être utilisées pour permettre le traitement requis tout en protégeant au mieux la vie privée des conducteurs.
  • Développer une preuve de concept mettant en œuvre une des techniques identifiées.

Références bibliographiques

[1] Cunha, L., Bravo, J. M. (2022). Automobile Usage-Based-Insurance: Improving Risk Management using Telematics Data. 17th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI) pp. 1-6.

[2] Tselentis, D. I., Yannis, G., Vlahogianni, E. I. (2016). Innovative insurance schemes: pay as/how you drive. Transportation Research Procedia, 14, 362-371.

[3] MS&AD Insurance Group Holdings. First Driving Behavior-based Telematics Automobile Insurance Developed for Toyota Connected Cars in Japan. https://global.toyota/en/detail/19580347

[4] Hollard Insurance. https://www.hollard.com.au/insurance-solutions/personal/car-insurance/.

[5] Dwork, C. (2008). Differential privacy: A survey of results. In International conference on theory and applications of models of computation (pp. 1-19). Springer, Berlin, Heidelberg.

[6] Knott, B., Venkataraman, S., Hannun, A., Sengupta, S., Ibrahim, M., Van der Maaten, L. (2021). Crypten: Secure multi-party computation meets machine learning. Advances in Neural Information Processing Systems, 34, 4961-4973.

[7] Sun, X., Zhang, P., Liu, J. K., Yu, J., Xie, W. (2018). Private machine learning classification based on fully homomorphic encryption. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing, 8(2), 352-364.

PROFIL ET COMPÉTENCES
De formation : BAC +5 / école d’ingénieur ou université, dans le domaine de cryptographie, sécurité numérique.

Compétences souhaitées

  • Bonne connaissance en cryptographie,
  • Des connaissances en apprentissage machine seraient fortement appréciées. Aptitudes personnelles :
  • Bon relationnel,
  • Avoir envie de travailler en mode collaboratif.

Merci d’indiquer la référence du stage dans l’objet de votre mail de candidature, d’y joindre CV, lettre de motivation et relevé de notes.

Informations clés

Durée du stage : 6 mois
Date de démarrage envisagée : à partir de février 2023
Localisation du poste : Palaiseau (91) – Site de Nano-Innov
Référence de l’offre à mentionner dans l’objet dans votre e-mail de candidature : DSR-2023-09-AUTOPSY


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