Sujet du stage : Détection de comportements malveillants sur les messages de perception collective dans les systèmes de transports intelligents et coopératifs

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.e ingénieur.e-chercheur.euse de l’IRT SystemX.

Vous travaillerez au sein du projet de recherche SystemX Trusted Autonomous Mobility (TAM), successeur du projet SCA dont les partenaires sont ATOS, Renault, PSA, Valeo, Navya, Trialog, YoGoKo, Oppida et l’institut Mines-Télécom.

Présentation du sujet

Objectifs du stage

Les systèmes de transport intelligents coopératifs (C-ITS) se basent sur l’échange de messages pour assurer la sécurité routière. Il existe un ensemble de messages permettant à différents services d’assurer le support de chaque cas d’usage de sécurité routière. Le message CPM (Collective Perception Message) est un nouveau type de message conçu pour le service de perception collective. Ces messages contiennent les données de perception de capteurs embarqués dans les véhicules et dans les unités de bordure de route. En recevant ces messages, les véhicules constituent une meilleure vue de leur environnement en y rajoutant les objets perçus par leurs voisins (autres véhicules ou unités de bordure de route communicants).  Les incohérences dans les données des messages CPM reçus peuvent nuire aux services de sécurité routière. Ces incohérences sont dues soit à des attaques de cybersécurité soit à des défaillances au niveau des capteurs des véhicules. La détection de ces anomalies est un élément crucial pour garantir la sécurité des C-ITS, et notamment pour permettre la mise en place rapide de contremesures et ainsi éviter des situations à risques.

L’objectif de ce stage est de développer des mécanismes de détection de comportements malveillants ou aberrants spécifiques aux messages CPMs. La performance de ces mécanismes sera ensuite évaluée par simulation sur notre plateforme de simulation basée sur VEINS.

Missions

  • Prendre connaissance du système de transport intelligent coopératif (architecture, communications, etc.)
  • Prendre connaissance du mode de fonctionnement des mécanismes de détection de comportements malveillants déjà implémentés sur la plateforme de simulation
  • Comprendre les données CPM et réaliser l’état de l’art sur les mécanismes de détection de comportement malveillant spécifiques à ces messages
  • Proposer des mécanismes de détection spécifiques aux messages CPMs et les implémenter sur la plateforme de simulation
  • Évaluer la performance des mécanismes de détection de comportements malveillants sur les données CPM

Le stage pourra aboutir à une publication scientifique en workshop ou conférence internationale.

Le stage pourra éventuellement être suivi par une thèse.

Références bibliographiques

  • Joseph Kamel, Arnaud Kaiser, Ines Ben Jemaa, Pierpaolo Cincilla, and Pascal URIEN. Feasibility Study of Misbehavior Detection Mechanisms in Cooperative Intelligent Transport Systems (C-ITS). IEEE 87th Vehicular Technology Conference: VTC2018-Spring, Porto, Portugal, 2018
  • Joseph Kamel, Arnaud Kaiser, Ines Ben Jemaa, PierpaoloCincilla, and Pascal Urien. CaTch: a confidence range tolerant misbehavior detection approach. IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), Marrakech, Morocco, 2019
  • C. Allig, T. Leinmüller, P. Mittal and G. Wanielik, « Trustworthiness Estimation of Entities within Collective Perception, IEEE Vehicular Networking Conference (VNC), Los Angeles, USA, 2019.

Profil et compétences

De formation : BAC +5 (Master 2) /école d’ingénieur 3ème année, dans le domaine de l’analyse des données, du traitement de signal, de l’IA ou cybersécurité

Compétences : 

  • Développement C++, python
  • Analyse des données
  • Connaissances en fusion des données/IA/Machine Learning
  • Des connaissances en sécurité des réseaux et télécoms seraient un plus
  • La maîtrise du simulateur Omnet++/Veins serait un plus

Aptitudes personnelles : 

  • Bon relationnel
  • Travail en équipe
  • Autonomie
  • Force de proposition

Référence de l’offre : DSR-2021-05-TAM

Informations clés

Type de contrat : Stage de 6 mois, démarrage : mars 2021
Localisation du poste : Plateau de Saclay (91)


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