IACyber

 

 

Responsable : Rushed KANAWATI, Maitre de Conférences – IUTV – USPN

 

Dans notre monde hyperconnecté, et dans le contexte actuel d’augmentation rapide et continue de la complexité, du volume, de la variété et des impacts des cyberattaques, des approches d’intelligence artificielle (IA) sont explorées afin de fournir des parades efficaces voire d’explorer la mise en place des approches cyberdéfense proactives. Le large spectre de la problématique de cybersécurité appelle à l’emploi de grande variété de techniques d’IA. L’apprentissage automatique, la représentation de connaissance et le raisonnement automatiques, le traitement de langues naturelles, sont d’exemples des approches mobilisées dans le domaine de la cybersécurité.

L’équipe IACyber s’intéresse à l’exploration des approches d’apprentissage automatique pour la cybersécurité. Plus particulièrement l’équipe s’intéresse au développement des approches fiable et explicables qui permettent de remettre les opérateurs et les analystes du domaine au coeur du système. Une condition centrale pour assurer une large adoption des approches IA. Dans ce contexte, les techniques fondées sur l’analyse des réseaux complexes sont particulièrement intéressantes pour la mise en oeuvre d’approche d’IA de confiance. D’un part, les modèles des réseaux complexes constituent des approches pertinentes pour appréhender la complexité des interactions dans l’espace cyber et l’arsenal algorithmique pour l’analyse de ce type de réseaux permet de prendre en compte les différentes dépendances entre les événements observés mais aussi permet d’identifier des caractéristiques qui facilitent l’explicabilité des et/ou l’interprétabilité des résultats des différentes approches d’apprentissages sur les réseaux complexes.

Différents réseaux complexes apparaissent dans le domaine des études sur la cybersécurité : les réseaux d’interconnexion d’équipements, les réseaux de routage, les réseaux d’échanges de paquets, des réseaux de corrélation entre d’alerte produits par les systèmes de détection d’intrusion (IDS), les échanges sur les réseaux P2P, Le web et les réseaux sociaux en ligne sont quelques exemples. Notre équipe a pour projet de recherche l’acquisition et l’analyses des réseaux complexes pour le développement des approches innovantes pour la sécurisation des réseaux et des systèmes. Les premiers axes identifiés concernent :

  • l’identification de comportement anormaux (en termes de connexions, échanges sur les réseaux) afin d’améliorer la détection des intrusions.
  • des approches d’apprentissage automatique d’une politique de sécurité d’une entreprise, à partir d’un ensemble de traces d’accès réseau et d’une connaissance préalable, partielle ou totale, des différentes entités qui composent le réseau. Ceci est notamment utile dans des contexte complexes d’entreprise utilisant des services cloud multi-sites.
  • des approches de reconnaissance des stratégies d’attaques et de classification des noeuds attaquants dans les réseaux informatiques et/ou les noeuds générateurs de spams ou initiateurs de phishing.

L’équipe est composée d’un ensemble d’enseignant-chercheur et des industriels reconnus dans la conception et le déploiement de solutions de sécurisation des systèmes et des réseaux. Elle est se fixe aussi l’objectif d’investir le champs de la formation aux approches innovantes pour la cybersécurité et elle est d’ores et déjà impliqués dans différentes propositions de projets de réalisation d’infrastructure innovante pour l’enseignement et la formation professionnelle dans ce domaine (La proposition du projet MarioNum en réponse à l’appel DEFFINUM mais aussi dans la cadre des trophée IdF pour l’enseignement supérieur), un projet qui vise à proposer un cloud éducatif fournissant des ressources numériques innovantes, notamment des salles de tp virtuelles, pour les métiers du numériques et notamment pour la cybersécurité.

Membres de l’équipe-projet

(par ordre alphabétique des noms)

Martin Atzmueller  est professeur titulaire à l’Institut d’informatique de l’Université d’Osnabrück (Allemagne), et titulaire de la chaire ROSEN-Group-Endowed sur les systèmes d’information sémantiques. Il dirige le groupe de recherche sur les systèmes d’information sémantiques. Il est membre fondateur de l’unité de recherche Data Science de l’université d’Osnabrück et professeur affilié au centre de recherche allemand sur l’intelligence artificielle (DFKI). Auparavant, il a également occupé des postes à l’université de Tilburg (Pays-Bas) en tant que professeur associé et à l’université Sorbonne Paris Nord (France) en tant que professeur invité. Il a obtenu son habilitation (Dr. habil.) en 2013 à l’université de Kassel, où il a également été nommé professeur auxiliaire. Il a également obtenu son doctorat en informatique à l’université de Würzburg en 2006. Il a étudié l’informatique à l’Université du Texas à Austin et à l’Université de Würzburg où il a obtenu son MSc en informatique.

Issam Falih,  Maître de conférence, Université Clermont-Ferrand, LIMOS. Il mène ses recherches dans l’équipe Données, Services, Intelligence du laboratoire LIMOS UMR CNRS 6158. Ses activités de recherche portent sur les problèmes d’apprentissage automatique et leurs applications. Il s’’intéresse particulièrement à l’apprentissage non supervisé et plus particulièrement aux nouvelles techniques de clustering telles que l’apprentissage topologique, le clustering multi-vues, l’apprentissage collaboratif et leurs applications dans le monde réel.

Éric Janvier, Data Driven Knowledge, Président fondateur. 30 ans d’expérience professionnelle dans la fourniture de solutions numériques, de marketing, d’innovation et de stratégie fondées sur les données et l’analyse – Commerce de détail, biens de consommation, télécommunications, médias, industrie, services financiers – Fondateur de plusieurs sociétés de logiciels et d’analyse dans les domaines du marketing et des médias – Expert chez Cap Digital/BPI pour l’évaluation des investissements dans les technologies numériques -Membre du conseil d’administration et conseiller pour des start-ups – Lien à long terme avec le monde universitaire de l’IA et de l’apprentissage automatique – Longue expérience en marketing, stratégie, neurosciences, données et IA.

Jean-Vincent Loddo, Maître de Conférences au laboratoire LIPN de l’USPN depuis 2003, formé scientifiquement à l’université de Pisa, s’intéresse depuis sa thèse de doctorat (ENS puis Paris 7, 2002) aux langages de programmation fonctionnelle, logiques et concurrents. Plus récemment, il se passionne pour les fondements statistiques de l’apprentissage numérique. Adepte du mouvement du logiciel libre, il fait partie des trois développeurs de Demolinux (1998), premier live CD GNU/Linux permettant d’utiliser le système en mode graphique. Il est le concepteur et le développeur principal du logiciel de simulation de réseaux TCP/IP Marionnet (2007), puis le développeur de la plateforme de travaux pratiques à distance Mariotel (2020) pour l’IUT de Villetaneuse.

Maria Malek, Enseignante-chercheuse CYU université, membre du laboratoire ETIS, chargée de communication et rayonnement au sein du laboratoire ETIS et membre élue du conseil du laboratoire depuis 2020. Elle a créé l’option Data Science à l’EISTI en 2013 et pilote toujours cette spécialité au sein de CY Tech. Elle a obtenu récemment en 2022 son habilitation à diriger des recherches de CY Cergy Paris université dans le domaine de l’analyse et l’exploration des réseaux complexes. Ses enseignements et ses recherches se situent dans le domaine de l’intelligence artificielle et plus particulièrement dans le domaine de Machine Learning et de la fouille de données massives et complexes ainsi que l’analyse des réseaux complexes et multicouches. Elle a encadré et continue à encadrer des doctorants dans le domaine de l’analyse des réseaux complexes et elle a publié plus que 60 articles scientifiques dans des revues ayant des facteurs d’impacts élevés et dans des conférences internationales et nationales. Elle a également participé à des projets de recherche ANR et PIA avec des applications liées respectivement aux domaines de la biologie et des assurances. Elle a participé en 2014 à la création du laboratoire de recherche Quartz (EA7393), laboratoire commun aux trois écoles d’ingénieurs EISTI, ENSEA et SUPMECA et était responsable de l’axe « Informatique, mathématique mécatronique » pendant la période 2015-2018 et directrice adjoint du laboratoire en 2018.

Rushed Kanawati, Maître de Conférences au laboratoire LIPN de l’USPN depuis 1999, Responsable de l’équipe IACyber. Il mène ses recherches dans le domaine d’analyse des réseaux complexes et multiplexes. Il est auteur de plus 160 publications dans des revues et des conférences internationales et nationales. Il est actuellement chargé de mission de transition numérique à l’IUT de Villetaneuse et a dirigé le département réseaux & télécommunication cet même institut pendant 6 ans. Il pilote et dirige différents projets de mise en place de formations et de support pédagogiques innovant dans le domaine des réseaux et de la cybersécurité.

Sophia Sylvester, Université d’Osnabrück. Elle a étudié les sciences cognitives à l’université d’Osnabrück, où elle a obtenu son master en 2021, avec une spécialisation en intelligence artificielle et en linguistique informatique. Depuis lors, elle travaille dans le groupe de recherche sur les systèmes d’information sémantique à l’université d’Osnabrück. Ses recherches portent sur l’intelligence artificielle explicable (XAI) et la cybersécurité.