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Titre du projet de recherche

Détection d’intrusions et d’anomalies basée sur les ontologies et de l'intelligence artificielle pour les centres d'opérations de sécurité (SOC) corporatifs

niveau d'étude

Maîtrise ou doctorat

Directeur/codirecteur

Directeur : José Fernandez

Codirecteur(s) : Michel Gagnon

Fin de l'affichage

31 mars 2023

Domaines d'expertise

Cybersécurité

Intelligence artificielle

Logiciels et développement

Unité(s) et département(s)

Département de génie informatique et génie logiciel

Laboratoire de sécurité de systèmes d'information (SecSi)

Chaire de recherche industrielle CRSNG/Desjardins/Banque Nationale sur la cybersécurité et l'intelligence artificielle

Description détaillée

Dans le cadre d'un projet de recherche en collaboration avec deux grandes institutions financières québécoises, des étudiants de maîtrise et de doctorat sont recherchés pour travailler sur des méthodes basées sur les ontologies et de l'intelligence artificielle afin de fournir des outils d'aide à la décision humaine pour les centres d'opérations de sécurité (SOC) de grandes institutions. L'objectif est d'utiliser les ontologies (outil de modélisation des connaissances) et des bases de données ontologiques afin de modéliser la grande hétérogénéité des sources de données disponibles dans les SOC, et de présenter à l'analyste des concepts de haut niveau plus facilement compréhensibles que les données brutes actuellement fournies par les SOC. Dans un second temps (étudiants au doctorat), l'objectif est d'appliquer des algorithmes d'apprentissage machine sur les données à haut niveau extraites grâce aux ontologies.  L'étudiant recherché devra être intéressé par les techniques d'apprentissage machine. Des connaissances préalables sont un atout, notamment pour le doctorat.

Cours désirables: INF8410 ou équivalent.

Possibilité de financement

Financement disponible. Le projet s’étale sur une durée de cinq ans à compter de février 2020.