Cadre MBSE augmenté par l'Intelligence Artificielle pour l'analyse conjointe de la sureté et de[...]
Description du sujet de thèse
Domaine : Défis technologiques
Sujets de thèse : Cadre MBSE augmenté par l'Intelligence Artificielle pour l'analyse conjointe de la sureté et de la sécurité des systèmes critiques
Contrat : Thèse
Description de l'offre : Les systèmes critiques doivent respecter simultanément des exigences de Sureté de fonctionnement (prévenir les défaillances involontaires pouvant entraîner des dommages) et de Sécurité (protéger contre les attaques malveillantes). Traditionnellement, ces deux domaines sont traités séparément, alors qu'ils sont interdépendants : Une attaque (Sécurité) peut déclencher une défaillance (Sureté), et une faille fonctionnelle peut être exploitée comme vecteur d'attaque. Les approches MBSE permettent une modélisation rigoureuse du système, mais elles ne capturent pas toujours les liens explicites entre la Sureté (1) et Sécurité (2) ; les analyses de risques sont manuelles, longues et sujettes à erreurs. La complexité des systèmes modernes rend nécessaire l'automatisation de l'évaluation des compromis Sureté-Securité. La modélisation MBSE conjointe sureté/sécurité a été largement abordé dans plusieurs travaux de recherche tels que (3), (4) et (5). Le verrou scientifique de cette thèse consiste à utiliser l'IA pour automatiser et améliorer la qualité des analyses. Quel type d'IA devrons nous utiliser pour chaque étape d'analyse ? Comment détecter les conflits entre les exigences de sécurité et de sureté ? Quelle sont les critères pour évaluer l'apport de l'IA dans l'analyse conjointe sureté/sécurité...
Université / école doctorale : Mathématiques - Informatique - Télécommunications de Toulouse (MITT) ; Toulouse III
Localisation du sujet de thèse : Site : Saclay
Formation recommandée
Informatique, mathématiques
Disponibilité du poste
01/10/2025
Personne à contacter par le candidat
SMAOUI-CHARFI Asma
CEA
DRT/DILS//LSEA
CEA Saclay Nano-INNOV – Institut CARNOT CEA LIST, DILS/LSEA
Point Courrier n° 174 - F-91191 Gif sur Yvette Cedex
Tuteur / Responsable de thèse
HAMID Brahim
CNRS
IRIT, Institut de Recherche en Informatique de Toulouse
118 Route de Narbonne,
31062 Toulouse Cedex 9, France
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