Vollzeit-Doktorand im Bereich Testing for Cybersecurity (CyberExcellence-Projekt) – Namur , Belgien

Belgique
Posted 2 Jahren ago

Universitätsfakultät : Informatik
Grad : Forscher
Vertrag : verlängerbarer befristeter Vertrag
Kategorie : wissenschaftliches Personal
Vergabe : Drittmittel
Referenz : Drittmittel (CyberExcellence-Projekt).

Verantwortlichkeiten

Über den Arbeitgeber

Die Universität Namur (UNamur) liegt im Zentrum Belgiens, im französischsprachigen Teil des Landes. Es bietet jedes Jahr mehr als 7.000 Studenten eine qualitativ hochwertige Ausbildung und beherbergt mehr als 900 Forscher in allen Fachgebieten. Die Fakultät für Informatik bietet modernste Lehre und Forschung mit dem Ziel, Computer unter Berücksichtigung ihrer Auswirkungen auf die Umwelt und unter Berücksichtigung der Werte der Solidarität und der nachhaltigen Entwicklung in den Dienst der Gesellschaft zu stellen. Die Fakultät ist Gründungsmitglied des Namur Digital Institute (NADI), das über 150 Forscher im Bereich Digitaltechnologie vereint. Es ist multidisziplinär angelegt und adressiert insbesondere die Fragestellungen und Herausforderungen der Informatik in Organisationen und Gesellschaft. Die Fakultät für Informatik hat über 400 Studierende, 80 Mitarbeiter, darunter 18 Professoren und rund 50 Forscher. Die Fakultät wurde 1968 gegründet und hat seitdem über 1.800 hochkarätige Informatik-Absolventen ausgebildet.

Kontext

Das CyberExcellence-Projekt startete im Januar 2022. Es zielt darauf ab, Wallonien als einen wichtigen Akteur in der Cybersicherheit auf der nationalen und internationalen Karte zu positionieren, indem es einen Kernrahmen entwickelt, der die Implementierung von Lösungen ermöglicht, die auf praktischer und durchdachter Cybersicherheit mit einem Wettbewerbsvorteil basieren.

Unter den verschiedenen vom Projekt angesprochenen Achsen zielt Achse 1 darauf ab, das System vor seinem Einsatz durch Testansätze zu sichern. Diese Ansätze werden auf Techniken der künstlichen Intelligenz basieren, um einerseits die interessanten Testfälle basierend auf der Kenntnis des Systems, seiner Historie und der verwendeten externen Komponenten vorherzusagen und andererseits effizient zu erforschen Raum möglicher Zustände, um interessante neue Testfälle zu finden. Beispielsweise Algorithmen für maschinelles Lernen, um potenzielle Fehler und Schwachstellen aus dem Quellcode, seiner Evolution und den verwendeten APIs zu erkennen, und evolutionäre Algorithmen, um Tests und Testdaten zu generieren (suchbasierte Testalgorithmen, Fuzzing usw.). Diese Aktionen können in Zusammenarbeit mit dem von der Wallonischen Region finanzierten Projekt ARIAC Artificial Intelligence durchgeführt werden.

Weitere Informationen: https://www.digitalwallonia.be/fr/publications/cyberexcellence-projet-recherche-cybersecurite (auf Französisch).

Jobbeschreibung

Die Stelle ist ein 2-Jahres-Vertrag (verlängerbar), finanziert durch das CyberExcellence-Projekt. Die eingestellte Person wird dem SNAIL-Team ( https://snail.info.unamur.be ) beitreten und aktiv an der Forschung beteiligt sein, die zu einer Doktorarbeit innerhalb des Namur Digital Institute ( https://nadi.unamur.be ) führt. Ziel dieser Arbeit ist die Definition, Implementierung und Evaluierung von Testansätzen für Cybersicherheit im Rahmen des CyberExcellence-Projekts in Zusammenarbeit mit den verschiedenen akademischen und industriellen Partnern des Projekts.

Die Ziele der Diplomarbeit sind folgende:

  • Definition und Bewertung von prädiktiven Ansätzen zur Identifizierung potenzieller Schwachstellen in gegebenem Quellcode.
  • Verständnis des Zusammenhangs zwischen der Erkennung einer potenziellen Schwachstelle und dem Verhalten, das zu ihrer (spezifischen) Offenlegung führt. Dieses Ziel zielt auf eine bessere Vorhersage potenziell problematischer Verhaltensweisen ab und ermöglicht gleichzeitig eine Automatisierung (teilweise oder nicht) der Definition von Orakeln, die es ermöglicht, diese Verhaltensweisen zu erkennen.
  • Definieren und Bewerten eines Ansatzes zur automatischen Testgenerierung, um die Nichtaufdeckung von (potenziellen) erkannten Schwachstellen zu verifizieren.

Profil

Jobanforderung

Diejenigen, die sich bewerben, tragen:

  • einen Master-Abschluss (120 ECTS-Punkte) in Informatik oder gleichwertig,
  • oder ein Studium des Bauingenieurwesens mit guten EDV-Kenntnissen oder gleichwertig.

Die eingestellte Person weist nach:

  • Interesse für Softwaretests oder Cybersicherheit;
  • Fähigkeit zur Integration und Mitarbeit in einem Forschungsteam;
  • gute Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten in Englisch (lesen, schreiben, sprechen), Französischkenntnisse werden als Plus angesehen,
  • Eigeninitiative und Verantwortung, Autonomie und Organisation.

Hinweis: Baldige Masterstudierende können sich gerne bewerben, sofern sie ihren Abschluss vor Stellenantritt haben. Kandidaten, die bereits einen Doktortitel haben, sind nicht teilnahmeberechtigt.

Zusätzliche Information

Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an:

Bemerkungen

Vertrag : befristeter Vertrag, zwei Jahre (verlängerbar).

Voraussichtlicher Starttermin : 1. Juli 2022 (verhandelbar, abhängig von COVID- oder Kandidatenbeschränkungen).

So bewerben Sie sich

Bewerbungen sollten per E-Mail an xavier.devroey@unamur.be und jean-noel.colin@unamur.be gesendet werden und Folgendes enthalten:

  • ein Motivationsschreiben, das das Interesse am Forschungsthema beschreibt;
  • ein aktueller Lebenslauf;
  • eine Kopie der Zeugnisse (Bachelor und Master, falls vorhanden);
  • Name und E-Mail-Adresse einer Bezugsperson, die auf Anfrage kontaktiert werden kann.

Ein spezieller Auswahlausschuss prüft die Bewerbungen.

Einreichungsfrist : 1. Mai 2022 (23:59 Uhr AoE).

Die Personalpolitik der Universität Namur basiert auf der Achtung der Gleichberechtigung und Gleichbehandlung aller. Diese Vielfalt artikuliert sich um verschiedene Achsen, darunter Geschlecht, Behinderung, Herkunft, Weltanschauung, Alter, sexuelle Orientierung usw. Die Universität Namur ist auch Unterzeichnerin der Charta der Vielfalt .

Job Features

Job CategoryEnseignement et recherche scientifique

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