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

Overview

Werkstudent (w/m/d) Adversarial Machine Learning (AML) für autonome Netzwerksicherheitssysteme am Standort Ditzingen (Ref. Nr. R )
Thales ist ein weltweit führender Anbieter von Spitzentechnologien für die Bereiche Verteidigung, Luft- und Raumfahrt sowie Cyber Security und Digital Identity.

Location: Stuttgart, Germany

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 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

Darauf freuen wir uns

• Studium im Bereich Informatik, Kommunikationssysteme, Mathematik, Netzwerksicherheit, Künstliche Intelligenz oder vergleichbar
• Erfahrung mit Netzwerksicherheitstechnologien und -praktiken
• Erfahrung mit Netzwerksimulationsumgebungen von Vorteil
• 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
• Kenntnisse in Regel-basierten Systemen und/oder autonomen Agentensystemen von Vorteil
• Teamfähigkeit und starke Kommunikationsfähigkeit sowie selbständige Arbeitsweise
• Anpassungsfähigkeit und Offenheit für Feedback
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Thales investiert jährlich mehr als 4 Milliarden Euro in Forschung und Entwicklung in Schlüsseltechnologien wie künstliche Intelligenz, Cybersicherheit, Quanten- und Cloud-Technologien.

Im Jahr 2024 erwirtschaftete die Gruppe einen Umsatz von 20,6 Milliarden Euro.

Für mehr als 83.000 Mitarbeitende 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.

Say HI* – Ihr 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. Sind Sie dabei? Ihre Ansprechpartnerin Sophia Schneider freut sich schon auf Ihre Online-Bewerbung über unser Karriereportal.

Sophia Schneider

• Human Intelligence