Werkstudent(w/m/d) Adversarial Machine Learning (AML) für autonome Netzwerksicherheitssysteme

Thales Group; Stuttgart; Hybrid; EUR 80.000 - 100.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Thales sucht einen Werkstudenten im Bereich Adversarial Machine Learning in Ditzingen, um innovative Sicherheitslösungen zu entwickeln. Sie werden an der Verbesserung von Abwehrmechanismen gegen Cyber-Bedrohungen mitwirken und haben die Möglichkeit, eine wissenschaftliche Arbeit zu schreiben. Voraussetzungen sind Kenntnisse in Informatik, Netzwerksicherheit und Programmierung.

Leistungen

Flexibles und mobiles Arbeiten

Betriebliche Altersvorsorge

Umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten

Mentorenprogramm

Kantine und Teeküche

Vergünstigungen bei ausgewählten Fitnesseinrichtungen

Qualifikationen

• Studium in Informatik oder verwandten Bereichen.
• Kenntnisse in Netzwerksicherheit vorteilhaft.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse erforderlich.

Aufgaben

• Forschung und Entwicklung von Techniken für die autonome Cyberabwehr.
• Entwicklung von Adversarial Machine Learning Techniken für Netzwerksicherheitssysteme.
• Dokumentation und Präsentation der Forschungsergebnisse.

Kenntnisse

Netzwerksicherheitstechnologien

Künstliche Intelligenz

Maschinelles Lernen

Programmierung in Python

Teamfähigkeit

Kommunikationsfähigkeit

Ausbildung

Studium im Bereich Informatik, Kommunikationssysteme, Mathematik oder Künstliche Intelligenz

Tools

Netzwerksimulationsumgebungen

Jobbeschreibung

Location: Stuttgart, Germany

We say HI*

*Human Intelligence – Herzlich willkommen im Team Thales!

Thales in Deutschland ist Teil eines weltweit führenden Technologiekonzerns in den Märkten Verteidigung und Sicherheit, Raumfahrt sowie digitale Identität und Sicherheit. In einer Welt voller Unwägbarkeiten sorgen wir dafür, dass unsere Kunden, Partner sowie Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter voller Zuversicht neue Wege gehen können. Für eine Zukunft, der wir alle vertrauen können.

Say HI* – zu Deiner Karriere als

Werkstudent (w/m/d) Adversarial Machine Learning (AML) für autonome Netzwerksicherheitssysteme

Am Standort Ditzingen(Ref. Nr. R0288316 )#LI-HYBRID

In Ditzingen erwarten Dich Sicherheitslösungen zur Überwachung und Absicherung von Grenzen und Grenzkontrollen, für den Schutz ziviler und militärischer Einrichtungen sowie für die taktische Kommunikation. Hier bist Du richtig, wenn Du gemeinsam mit uns taktische Funkgeräte für die vernetzte Operationsführung im militärischen Einsatz entwickeln und produzieren willst. Werde Teil des Thales-Expertenteams für Cybersecurity und Kryptographie, für Verschlüsselungskomponenten und Hardware-Security-Module sowie für elektronische Schlüsselmanagementsysteme. Wir freuen uns auf Dich!

Deine Mission

• Die Hauptaufgabe dieser Stelle ist die Erforschung und Entwicklung von Adversarial Machine Learning (AML) Techniken für die autonome Cyberabwehr.Ziel ist es, die Abwehrmechanismen gegen reale und unvorhersehbare Bedrohungen durch kontinuierliche und automatisierte Penetrationstests mit Hilfe von generativer KI (Large Language Models) zu verbessern

• Entwicklung von Techniken des Adversarial Machine Learning (AML), um die Robustheit und Effizienz von Netzwerksicherheitssystemen zu erhöhen. Dies betrifft die Verbesserung von Abwehrmechanismen gegen potenzielle Cyber-Bedrohungen, insbesondere im Kontext von Intrusion Detection, Malware-Analyse und anderen relevanten Bereichen der Netzwerksicherheit.

• Ziel ist die Entwicklung eines automatisierten Blue- und Red-Teaming mit Hilfe von Adversarial Machine Learning (AML) und Large Language Models (LLMs). Durch den Einsatz dieser AML-Techniken im Rahmen kontinuierlicher Interaktionen zwischen den beiden Agententeams sollen die Blue Agents optimiert und ihre Robustheit gegenüber unvorhersehbaren Angriffen erhöht werden.

• Entwicklung und Verbesserung von AML Techniken zur Identifikation und Behebung von Schwachstellen in Blue Agent Systemen und anderen Netzwerksystemen

• Implementierung und Evaluation von AML in einer Netzwerk-Simulationsumgebung, um die Robustheit gegen reale und unvorhersehbare Bedrohungen zu verbessern

• Analyse und Bewertung der Wirksamkeit von AML in realen Netzwerkumgebungen (Labor)

• Interaktion mit dem Blue und Red Team zur kontinuierlichen Verbesserung der Abwehrmechanismen

• Dokumentation und Präsentation der Forschungsergebnisse

• Im Anschluss an die Werkstudententätigkeit ist eine (Master-)Arbeit möglich

Darauf freuen wir uns

• Studium im Bereich Informatik, Kommunikationssysteme, Mathematik, Netzwerksicherheit, Künstliche Intelligenz oder vergleichbar

• Erfahrung mit Netzwerksicherheitstechnologien und -praktiken

• Kenntnisse in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

• Kenntnisse in mindestens einer relevanten Programmiersprache (z.B. Python, Java, C, C++)

• Kenntnisse im Bereich Netzwerksicherheit und Intrusion Detection Systemen von Vorteil

• Erfahrung mit Netzwerksimulationsumgebungen von Vorteil

• Kenntnisse in Regel-basierten Systemen und/oder autonomen Agentensystemen von Vorteil

• Teamfähigkeit und starke Kommunikationsfähigkeit

• Selbständige Arbeitsweise

• Anpassungsfähigkeit und Offenheit für Feedback

• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Das erwartet Dich am Standort Ditzingen:

Tarifbindung | Flexibles und mobiles Arbeiten | Unterschiedliche Teilzeitmodelle zur Förderung der Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben | Betriebliche Altersvorsorge| Altersteilzeitmodelle | Aktienbeteiligungsprogramm „Sharing Thales“ | Zuwendungen für besondere Anlässe | Unternehmensinterne Netzwerke mit vielseitigen Veranstaltungsangeboten | Internationale Entwicklungsmöglichkeiten innerhalb des Thales Konzerns | Umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten im Thales Learning Hub| Talentprogramm für Nachwuchsförderung| Regelmäßige Entwicklungsgespräche | Buddy-Programm für Neueintritte | Vorteilsplattform für Beschäftigte | Tarifbindung | Betriebsärztlicher Dienst | Kantine und Teeküche | vergünstigtes VVS-Ticket | überdachte Parkmöglichkeiten| Lademöglichkeit für E-Autos | Vergünstigung bei ausgewählten Fitnesseinrichtungen

Für unsere 83.000 Mitarbeitenden in 68 Ländern eröffnen wir zukunftsweisende Perspektiven, verwirklichen individuelle Karrierewege und ermöglichen kreative Freiräume. Dies gelingt durch Mut, Vielfalt und den festen Willen, die anspruchsvollen Herausforderungen unserer Zeit sicherer und inklusiver zu gestalten. Mit unserer nachhaltigen, werteorientierten Personalführung treten wir aktiv für Diversität ein.

Mehr zu unserer Corporate Social Responsibility erfahren Sie hier .

Say HI* – Dein Weg zu uns

Wenn die Zeichen der Zeit auf Veränderung stehen, sind unsere internationalen Teams da, um der Komplexität von heute mit den branchenführenden Technologien von morgen zu begegnen. Bist Du dabei? Deine Ansprechpartnerin Maria Gaissert freut sich schon auf Deine Online-Bewerbung über unser Karriereportal .

Maria Gaissert – Talent Acquisition Partnerin#LI-MG1

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*Human Intelligence