Post-Doctorante / Post-Doctorant : Évaluation de la robustesse de modèles de réseaux de neurones logiciels face aux attaques physiques

Job description


1- Description

L’École Nationale Supérieure des Mines de Saint-Étienne (Mines Saint-Étienne), École de l’Institut Mines Télécom (IMT), sous tutelle du Ministère de l’Économie, des Finances et de la Relance est chargée de missions de formation, de recherche et d’innovation, de transfert vers l’industrie et de culture scientifique, technique et industrielle.

Mines Saint-Etienne représente : 2 400 élèves-ingénieurs et chercheurs en formation, 400 personnels, un budget consolidé de 46 M€, 3 sites sur le campus de Saint-Étienne (Région Auvergne Rhône-Alpes) d'environ 26 000 m², le campus Georges Charpak Provence à Gardanne (Région Sud) d'environ 20 000 m², 6 Unités de de recherche, 5 centres de formation et de recherche, un centre de culture scientifique technique et industrielle (La Rotonde) de premier plan national. Mines Saint-Etienne a des projets de développement sur Lyon, notamment sur le Campus Numérique de la région Auvergne-Rhône-Alpes et de nombreuses collaborations à l’international. Le Campus G. Charpak Provence de Gardanne (13) comprend une résidence étudiante avec 157 logements.


Mines Saint-Étienne recherche une Post-doctorante/un post-doctorant sur le Campus Georges Charpak Provence de Gardanne (13).



Le déploiement massif des systèmes de Machine Learning sur une multitude de plateformes embarquées est une tendance majeure de l’Intelligence Artificielle (IA). La majorité des fabricants de semi-conducteurs proposent des produits « compatibles IA », principalement pour l’inférence de Réseaux de Neurones (RNN)

Outre les problématiques propres aux contraintes (mémoire, énergie, précision) des plateformes matérielles, la sécurité est un des grands freins au déploiement de ces systèmes. De nombreux travaux soulèvent des menaces aux impacts désastreux pour leur développement, comme les« adversarial examples » ou l’extraction du modèle (reverse engineering).


Néanmoins, la majorité de ces travaux considèrent les modèles de Machine Learning (ML) - principalement des réseaux de neurones profonds - comme des abstractions et prennent rarement en considérations les particularités de leur implémentation matérielle. Des études plus poussées sont indispensables sur les attaques physiques (analyse par canaux auxilaires et injection de fautes). En considérant une surface d’attaque regroupant les aspects algorithmiques et matériels, le post-doctorat évaluera la robustesse de modèles de RNN logiciel embarqués et leurs protections contre des menaces physiques, plus particulièrement du type « Fault Injection Attack » (FIA).

Job requirements


2- Profil du candidat

Ce post-doctorat s’adresse au titulaire d’un doctorat .

Il devra avoir des compétences dans le développement des systèmes embarqués (C++, assembleur, compilation) et l’implantation de RNN (STM32Cube.AI ou Tensorflow-lite). La connaissance des attaques matérielles et/ou de l’écosystème RISC-V seront appréciées.

  • Systèmes embarqués (une bonne connaissance de l’architecture des microcontrôleurs est souhaitée)
  • Sécurité matérielle
  • Machine Learning / Deep Learning: connaissances sur le fonctionnement d’un réseau de neurones


3- Missions


Le post-doctorat s’inscrit dans le projet ANR PICTURE (https://picture-anr.cea.fr). PICTURE est un projet de 42 mois qui a débuté le 01 Février 2021 et qui regroupe : CEA-LETI (coordinateur), MSE, IDEMIA et STMicroelectronics.

PICTURE a trois grands objectifs :

  • Analyser la criticité d’attaques combinées algorithmiques et physiques (side-channel et injection de fautes) contre des réseaux de neurones logiciels embarqués.
  • Développer et évaluer des protections contre ces attaques
  • Diffuser des bonnes pratiques et anticiper les futurs standardisations et certifications sur ce sujet


Le post-doctorat est directement associé aux activités d’évaluation de la robustesse des modèles et de leurs protections contre des attaques physiques, principalement des attaques par injection de fautes [6], [7] et [8]. Pour ce faire, il disposera d’un ensemble d’équipements à la pointe au Centre de Microélectronique Provence – CMP – et de la plateforme MicroPacks : bancs d’écoutes side- channel, bancs d’injection laser (dont un laser bi-spot) et bancs d’injection électromagnétique (EM).

Le ou la post-doctorant(e) travaillera au sein d’une équipe composée de plusieurs experts en attaques physiques et en sécurité de l’intelligence artificielle ainsi que de deux doctorants (CEA- LETI) et un post-doctorant (CEA-LETI) regroupés au sein de l’équipe de recherche commune entre le CEA-LETI et MSE.


4- Conditions de recrutement

Dans le cadre de sa politique Égalité, Diversité et Inclusion, l’École des Mines de Saint Etienne est un employeur soucieux de l’équité de traitement entre les candidatures.

  • CDD de droit public d’un an
  • Rémunération selon les règles définies par le cadre de gestion de l’Institut Mines Télécom.
  • Temps plein
  • Prise de fonction souhaitée : Dès que possible
  • Poste basé à Gardanne (13).

5- Modalité de candidature

Les candidatures (CV et lettre de motivation) devront être déposées sur la plateforme RECRUITEE au plus tard le 07 juillet 2022 suivant ce lien : https://institutminestelecom.recruitee.com/o/postdoctorante-postdoctorant-evaluation-de-la-robustesse-de-modeles-de-reseaux-de-neurones-logiciels-face-aux-attaques-physiques

6- Pour en savoir plus

Pour tout renseignement sur le poste, s’adresser à :

Jean-Max DUTERTRE - Responsable du département SAS - 04 42 61 67 36

dutertre@emse.fr

Olivier POTIN – Maître assistant

Tel : 04 42 61 67 37, olivier.potin@emse.fr

Pour tout renseignement administratif, s’adresser à :

Amandine HIRONDEAU, Adjointe à la DPRH, Gestionnaire des Ressources Humaines

Tel : 04 77 42 01 03, hirondeau@emse.fr

La protection de vos données :

https://www.mines-stetienne.fr/wp-content/uploads/2018/12/Informations-des-candidats-sur-les-traitements-de-donn%C3%A9es-personnelles.pdf