Offre d'emploi n° 17493732

Description du poste

Partout dans le monde, grâce aux solutions innovantes conçues et fabriquées par ses équipes, Sagemcom permet au plus grand nombre d'accéder au haut débit Internet, aux divertissements, et à une énergie maîtrisée. Entreprise à mission depuis 2022, Sagemcom est leader technologique dans le monde des télécoms et de l'énergie, et ses équipes s'engagent chaque jour à fournir des solutions sur mesure et responsables, adaptées aux besoins de leurs clients opérateurs télécom et utilities.
Aujourd'hui, notre Groupe est :
* Numéro 1 mondial des solutions haut débit (box internet et services logiciels associés)
* Leader technologique des solutions audio-vidéo (hubs vidéo 4K et Video SoundBox )
* Leader européen des solutions smart-grid (comptage communicant, réseaux intelligents, électrification rurale, IoT)
En 2024, Sagemcom a réalisé un chiffre d'affaires de 2.3 milliards d'euros, et s'appuie sur 6 500 collaborateurs répartis dans plus de 50 pays.
Intégrer le groupe Sagemcom, c'est rejoindre un groupe de dimension internationale, où vous pourrez chaque jour relever de nouveaux défis. Si le travail en équipe, l'agilité, la créativité et les nouvelles technologies vous intéressent, rejoignez l'aventure »
Sujet du stage : Détection d'attaques sur le trafic réseau domestique par apprentissage automatique
Contexte :
Avec la multiplication des objets connectés dans les foyers (IoT), les réseaux domestiques deviennent des cibles privilégiées pour des attaques variées : intrusions, scans de ports, dénis de service, etc. La sécurité de ces environnements est souvent négligée, alors qu'ils peuvent servir de porte d'entrée vers des systèmes plus critiques.
Dans ce contexte, la gateway domestique (routeur ou box Internet) occupe une position stratégique idéale pour la détection des attaques : elle constitue le point de passage obligé entre le réseau local (LAN) et Internet. Toute communication entrante ou sortante transite par elle, ce qui en fait un observatoire privilégié du trafic réseau. En exploitant cette position, il devient possible de surveiller, analyser et détecter des comportements suspects ou malveillants en temps réel, sans avoir à instrumenter chaque appareil du réseau.
Objectif du stage :
Concevoir, entraîner et évaluer un modèle de machine learning capable de détecter automatiquement des comportements anormaux ou malveillants dans le trafic réseau domestique.
VOTRE FEUILLE DE ROUTE :
Étude de l'état de l'art :
Revue des techniques de détection d'intrusion (IDS) basées sur le ML/DL.
Exploration des jeux de données disponibles (ex : CICIDS, UNSW-NB15, etc.).
Collaboration avec la DSSI Sagemcom pour identifier des signatures d'attaque.
Collecte, prétraitement des données et Conception du modèle:
Choix d'algorithmes adaptés (Random Forest, SVM, LSTM, Autoencoders…).
Extraction de caractéristiques pertinentes (features) : flux, protocoles, ports, fréquence, etc.
Entraînement et validation du modèle sur des données labellisées.
Évaluation et amélioration :
Mesure des performances.
Test sur trafic réel ou simulé.
Proposition et mise en œuvre d'axes d'amélioration.
Encadré par un tuteur dédié, vous serez intégré dans l'une des équipes R&D de Sagemcom en charge des sujets IA embarqués et en contact avec les architectes logiciels, les experts sécurité et les data scientists.
Principales compétences et connaissances développées pendant le stage :
Développement logiciel, qualité du code
Connaissances sur les réseaux Wi-Fi et les attaques réseau
QUI ETES VOUS ?
Étudiant en dernière année d'école d'ingénieurs, option informatique, réseau ou data science
Connaissances en programmation Python
Sensibilité à la qualité du code
Connaissances en machine learning et deep learning.
Notions en réseaux informatiques et cybersécurité.
Sagemcom est une entreprise handi-accueillante.
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