Join our research team as a PhD candidate focused on developing a federated graph neural network framework for intrusion detection in industrial IoT networks. This project addresses the critical challenge of securing industrial IoT infrastructure, which is essential for the adoption of Industry 5.0 technologies. You will work on a distributed detection framework that combines federated learning and graph neural networks, enabling collaborative threat intelligence while preserving data confidentiality. The research will be conducted in collaboration with CESI LINEACT in France and INRS Canada.
Key missions
- Conception, mise en œuvre et évaluation d'un cadre de détection des intrusions basé sur les réseaux de neurones graphiques fédérés pour les réseaux IIoT.
- Modélisation des réseaux IIoT en tant que systèmes structurés en graphes, extraction de caractéristiques structurelles et construction de jeux de données réalistes.
- Conception d'une méthode d'agrégation GNN fédérée adaptée à l'hétérogénéité des IIoT, préservation des dépendances spatiales et temporelles.
Benefits
- Flexible working hours
- Between 1-2 days at home
- Food service or stocked kitchen
- Generous PTO
- Reduction of working time (RTT)
- Incentive bonus
- Profit sharing
- Company saving plan
- Cooptation bonus
- Social Committee subsidies (Sports, Culture, ...)
- Gift certificate
- Time-saving account (CET)
- Professional development plan
- Sick child leave
- Parenting support
- Mental health benefits
- Group retirement savings plan (PERCO)
- Parking
- Sustainable mobility package