Détection de cyber-attaques dans un capteur embarqué pour l’analyse de sols

Publié le : 15 juillet 2019

Ce post-doc aura pour charge d’appliquer des techniques de « machine learning » pour la détection attaques sur un système de multiples capteur connectés. Le domaine applicatif concerne l’agriculture, pour lequel le CEA LETI réalise déjà plusieurs projets, dont le projet H2020 SARMENTI (Smart multi-sensor embedded and secure system for soil nutrient and gaseous emission monitoring). L’objectif de SARMENTI est de développer et valider un système multi-capteurs à basse consommation, sécurisé et connecté au « cloud, » qui permettra une analyse in situ et en temps–réel des nutriment et de la fertilité du sol afin de fournir une aide à la décision aux agriculteurs. Dans ce cadre, le post-doc aura la charge des analyses de cyber-sécurité, de déterminer les risques principaux sur ces capteurs connectés, mais également de la spécification du module de détection d’attaques. L’algorithme de détection sous-jacent sera basé sur la détection d’anomalie, par ex. « one class classifier. » Ce travail aura trois parties, l’implémentation des sondes qui analyseront des événements sélectionnés, l’infrastructure de communication entre les sondes et le détecteur, ainsi que le détecteur proprement dit.

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