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 asma.smaoui@cea.fr

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 brahim.hamid@irit.fr

CNRS

IRIT, Institut de Recherche en Informatique de Toulouse

118 Route de Narbonne,

31062 Toulouse Cedex 9, France

+33(0)561502386

En savoir plus https://list.cea.fr/fr/

#J-18808-Ljbffr