Thèse de Doctorat - Protection du continuum cloud-edge contre les menaces à la confidentialité et à la robustesse (H/F)
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Date Limite Candidature : mardi 25 février 2025 23:59:00 heure de Paris
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Informations générales
Intitulé de l'offre : Thèse de Doctorat - Protection du continuum cloud-edge contre les menaces à la confidentialité et à la robustesse (H/F)
Référence : UMR5205-SARBOU-003
Nombre de Postes : 2
Lieu de travail : VILLEURBANNE
Date de publication : mardi 4 février 2025
Type de contrat : CDD Doctorant
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2025
Quotité de travail : Complet
Rémunération : 2200€ brut mensuel
Section(s) CN : 6 - Sciences de l'information : fondements de l'informatique, calculs, algorithmes, représentations, exploitations.
Description du sujet de thèse
L'apprentissage fédéré (FL) est un paradigme prometteur qui gagne du terrain dans le contexte de l'apprentissage automatique préservant la confidentialité pour les systèmes informatiques de pointe. Grâce à FL, plusieurs propriétaires de données appelés clients (par exemple, des organisations dans FL inter-silo) peuvent former de manière collaborative un modèle sur leurs données privées, sans avoir à envoyer leurs données brutes à des fournisseurs de services externes. FL a été rapidement adopté dans plusieurs applications florissantes telles que la santé numérique, qui génère le plus grand volume de données au monde. L'apprentissage décentralisé (DL) va plus loin en fournissant un apprentissage fédéré sans serveur, où les données sont conservées chez les clients et aucun serveur n'est nécessaire. Ainsi, DL implique des protocoles distribués et décentralisés pour permettre aux clients de construire un modèle global.
Bien que DL soit une première étape vers la confidentialité en gardant les données locales pour chaque client, cela n'est pas suffisant car les paramètres du modèle partagés par DL sont vulnérables aux attaques de confidentialité. De plus, la DL est plus vulnérable aux comportements malveillants des clients qui peuvent injecter des informations empoisonnées dans les données et les modèles, ce qui entraîne des modèles DL non robustes et peu performants. Des études récentes montrent que la robustesse et la confidentialité dans la DL peuvent entrer en compétition ; les gérer indépendamment – comme c'est le cas habituellement – peut avoir des effets secondaires négatifs l'un sur l'autre.
Par conséquent, il est nécessaire de mettre en place une nouvelle approche multi-objectifs pour la robustesse de la FL et la protection contre les menaces à la vie privée. Ce projet s'attaque à ce défi et vise à traiter précisément les problèmes soulevés à l'intersection de la confidentialité, de la robustesse et de l'utilité du modèle DL, à travers : (i) de nouveaux protocoles DL ; (ii) une approche multi-objectifs pour trouver un compromis entre confidentialité, robustesse et utilité, ces objectifs étant antagonistes ; (iii) l'application de ces techniques à la DL dans les systèmes de continuum edge-cloud.
Mots-clés : Systèmes distribués ; Informatique de pointe ; Apprentissage fédéré et décentralisé ; Confidentialité ; Robustesse.
Contexte de travail
Le laboratoire LIRIS est un laboratoire de recherche de renommée internationale dans le domaine de l'informatique et des sciences du numérique. Situé à Lyon, le LIRIS se distingue par son excellence académique et son engagement dans la recherche de pointe. Avec une équipe multidisciplinaire d'experts passionnés, le laboratoire mène des travaux innovants couvrant un large éventail de domaines, tels que l'intelligence artificielle, la vision par ordinateur, les systèmes d'information, la modélisation et la simulation, entre autres. Fort de collaborations nationales et internationales, le LIRIS offre un environnement stimulant et propice à l'épanouissement professionnel, où les idées novatrices et les avancées scientifiques sont encouragées et valorisées.
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