Autrefois cantonnés à des applications très spécifiques, les systèmes de navigation par satellite, également appelés GNSS (Global Navigation Satellite Systems), sont désormais très répandus et se retrouvent dans de nombreux appareils, y compris certains systèmes sensibles comme les véhicules autonomes et les applications militaires. Parallèlement à l'expansion rapide de cette technologie, la fréquence et la complexité des attaques contre ces systèmes ont également augmenté grâce à des techniques connues sous le nom de brouillage et d'usurpation d'identité. Pour atténuer les vulnérabilités des équipements, la plupart des récepteurs intègrent des algorithmes pour détecter de telles attaques en analysant divers signaux et mesures fournis par le système. Le laboratoire LS2PR du LETI développe une approche innovante pour répondre à cette problématique en utilisant des techniques d'intelligence artificielle (IA) pour détecter et classer de telles attaques avec des temps de réponse très courts. Cependant, l’efficacité de ces techniques dépend de la qualité de la base de données utilisée pour la formation, ce qui est encore compliqué par la difficulté de mettre en œuvre des attaques impliquant des équipements complexes. En s'appuyant sur les connaissances du CEA et de ses équipes partenaires, le candidat devra : Effectuer un examen de pointe des différents types d’attaques GNSS. Acquérir ou approfondir ses connaissances sur l'utilisation des systèmes pertinents (récepteurs GNSS, générateurs de signaux comme Skydel). Définir un protocole de test qui prend en compte les contraintes de faisabilité et les objectifs d'apprentissage (biais d'apprentissage, etc.). Mettre en œuvre la configuration des tests, y compris la configuration, la configuration et la programmation de l'équipement. Collecter des données. Effectuer un post-traitement et une analyse statistique des données collectées pour valider leur adéquation à l'apprentissage automatique. Préparer les rapports et participer aux réunions de projet. Publier leurs travaux dans des conférences et des revues de haute qualité

Description de l'offre : Autrefois cantonnés à des applications très spécifiques, les systèmes de navigation par satellite, également appelés GNSS (Global Navigation Satellite Systems), sont désormais très répandus et se retrouvent dans de nombreux appareils, y compris certains systèmes sensibles comme les véhicules autonomes et les applications militaires. Parallèlement à l'expansion rapide de cette technologie, la fréquence et la complexité des attaques contre ces systèmes ont également augmenté grâce à des techniques connues sous le nom de brouillage et d'usurpation d'identité. Pour atténuer les vulnérabilités des équipements, la plupart des récepteurs intègrent des algorithmes pour détecter de telles attaques en analysant divers signaux et mesures fournis par le système. Le laboratoire LS2PR du LETI développe une approche innovante pour répondre à cette problématique en utilisant des techniques d'intelligence artificielle (IA) pour détecter et classer de telles attaques avec des temps de réponse très courts. Cependant, l’efficacité de ces techniques dépend de la qualité de la base de données utilisée pour la formation, ce qui est encore compliqué par la difficulté de mettre en œuvre des attaques impliquant des équipements complexes. En s'appuyant sur les connaissances du CEA et de ses équipes partenaires, le candidat devra : Effectuer un examen de pointe des différents types d’attaques GNSS. Acquérir ou approfondir ses connaissances sur l'utilisation des systèmes pertinents (récepteurs GNSS, générateurs de signaux comme Skydel). Définir un protocole de test qui prend en compte les contraintes de faisabilité et les objectifs d'apprentissage (biais d'apprentissage, etc.). Mettre en œuvre la configuration des tests, y compris la configuration, la configuration et la programmation de l'équipement. Collecter des données. Effectuer un post-traitement et une analyse statistique des données collectées pour valider leur adéquation à l'apprentissage automatique. Préparer les rapports et participer aux réunions de projet. Publier leurs travaux dans des conférences et des revues de haute qualité

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