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TH
Thales Deutschland GmbH
3d ago

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

Stuttgart
Part-timeWorking StudentWith Home Office
AI/ML

Description

In dieser Rolle entwickelst du innovative AML-Techniken und nutzt LLMs für automatisiertes Red-Teaming, um die autonome Cyberabwehr und Robustheit von Netzwerksicherheitssystemen aktiv zu stärken.

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Requirements

  • •Studium Informatik, Kommunikationssysteme, Mathematik, Netzwerksicherheit, KI oder vergleichbar
  • •Erfahrung mit Netzwerksicherheitstechnologien und -praktiken
  • •Erfahrung mit Netzwerksimulationsumgebungen von Vorteil
  • •Kenntnisse in Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen
  • •Kenntnisse in Python, Java, C oder C++
  • •Kenntnisse in Netzwerksicherheit und Intrusion Detection Systemen von Vorteil
  • •Kenntnisse in Regel-basierten Systemen oder autonomen Agentensystemen von Vorteil
  • •Teamfähigkeit, Kommunikationsfähigkeit und selbständige Arbeitsweise
  • •Anpassungsfähigkeit und Offenheit für Feedback
  • •Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Education

Bachelor's degree

Tasks

  • •AML-Techniken für die autonome Cyberabwehr erforschen und entwickeln
  • •Abwehrmechanismen durch automatisierte Penetrationstests mittels generativer KI verbessern
  • •Robustheit von Netzwerksicherheitssystemen bei der Malware-Analyse erhöhen
  • •Automatisiertes Blue- und Red-Teaming mit LLMs entwickeln
  • •Blue Agents durch kontinuierliche Interaktionen optimieren
  • •Schwachstellen in Netzwerksystemen identifizieren und beheben
  • •AML in einer Netzwerk-Simulationsumgebung implementieren und evaluieren
  • •Wirksamkeit von AML-Techniken in Laborumgebungen analysieren
  • •Mit dem Blue und Red Team zur Verbesserung der Abwehr interagieren
  • •Forschungsergebnisse dokumentieren und präsentieren

Tools & Technologies

PythonJavaCC++Intrusion Detection SystemenNetzwerksimulationsumgebungen

Languages

German – Business Fluent

English – Business Fluent

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