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# Post-Doctorant F/H

- **Company:** Inria
- **Location:** Villers-lès-Nancy, France (Remote available)
- **Salary:** €33,456.0
- **Contract:** Temporary contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Python (Programming Language), Large Language Models, SDN Network, Deployment Automation
- **Published:** October 2, 2026
- **Apply:** https://jobs.inria.fr/public/classic/fr/offres/2026-10565

## About the Role

Compétences techniques et niveau requis : Python, Agentic AI

Langues : Anglais, Français

## Description

confronter aux intentions initiales. Les écarts, qualifiés de 'dérive d'intention', sont mesurés par 1 métrique de performance et 4 métriques de sémantique. L'évaluation est limitée à la mesure de la performance de la qualité de service du réseau.

Ce postdoc est réalisé dans le cadre d'un partenariat entre l'équipe de recherche RESIST et le laboratoire LRE/EPITA dans le cadre du PEPR Cyber sécurité.

Mission confiée

Dans ce projet, nous développons une nouvelle approche, nommée BlueTeamLLM qui combine à la fois la génération automatisée de configurations de sécurité à partir d'intentions (intents) [Clemm2020] et des tests d'intrusions automatisés par des modèles agentique [Challita2025] développé au LRE (Laboratoire de Recherche de l'EPITA), couplés à des LLM offensifs [ElYagouby2025] développé au LORIA. Cette approche s'appuie également sur des métriques de dérives conceptuelles définies dans [Michel2026] (LRE) afin de rendre la détection plus robuste et résistantes à ces tests d'intrusion. BlueTeamLLM est une première brique qui doit permettre de fermer la boucle protection > détection > réaction, et de résoudre la question de l'évaluation de la qualité des configurations générées en couplant les méthodologies développées au LORIA et au LRE. Pour répondre aux limitations actuelles des modèles d'intentions appliqués à la cybersécurité proactive, le projet
BlueTeamLLM définit deux phases dans le déploiement des configurations générées par intentions: la phase de protection, et la phase de réaction., Dans la phase de protection, les intentions sont couplées à une cartographie dynamique des systèmes (par outils de scan - nmaps - ou de monitoring - greenbone) permettant de générer des configurations réseau et système cohérentes à la fois avec les politiques et contrôles de sécurité, modélisés par les intents, et avec le déploiement du système, mis à jour en temps réel. L'automatisation du déploiement et de placement de sondes de détections est une des mesures de sécurité possibles sans être exclusive en complément des mécanismes de contrôle d'accès et de renforcement (hardening) des systèmes et réseaux.

Dans la phase de réaction, les informations de détection complètent les spécifications d'intentions et la cartographie pour adapter les configurations de sécurité à l'évolution observée de la menace. Des leurres (honeypots, etc.) sont intégrés aux outils de configuration comme réaction possible pour compliquer la tâche de l'attaquant. Les travaux en cours au LORIA et au LRE peuvent également fournir des modèles adaptés, pour éviter toute dépendance technique., Thèse soutenue sur un sujet étroitement lié à l'application de l'IA, en particulier des LLM, à la cybersécurité.


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