Lieu : Gennevilliers, France

Construisons ensemble un avenir de confiance

Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d’activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cyber & Digital. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l’environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4,5 milliards d’euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l’innovation tels que l’IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 85 000 collaborateurs dans 65 pays. ​

Nos engagements, vos avantages

• Notre savoir-faire technologique

• Notre attention portée à l’équilibre des collaborateurs

• Un environnement inclusif et bienveillant

• Un engagement sociétal et environnemental reconnu (Thales Solidarity, indice CAC 40 ESG…)

Votre quotidien

Le Campus de Gennevilliers est le cœur des activités de conception, de développement et de soutien des grands systèmes de défense : radiocommunications, réseaux et systèmes d’infrastructure résilients, communications par satellite, combat collaboratif et cybersécurité. Situé au nord de Paris, il est rapidement accessible en transports en commun.

La qualité d’un générateur aléatoire est primordiale en cryptographie, puisque la sécurité de nombreux protocoles repose sur l’entropie qu’il fournit pour engendrer des valeurs secrètes, comme des clés ou des masques. Les générateurs aléatoires fondés sur des anneaux oscillants (RO-TRNG) exploitent des phénomènes physiques, comme l’agitation thermique des électrons, pour produire des valeurs aléatoires dotées d’une entropie certifiée. De nombreuses études [BLMT11, DavGar25] portent sur la modélisation stochastique de ces phénomènes et sur les processus permettant de transformer le flux binaire des anneaux oscillants en un flux aléatoire certifié. Cependant, il faut d’abord mesurer les variables qui décrivent le système. Dans leurs travaux [BLMT11, All20, BatLub24, LubBoc15], les auteurs décrivent une méthode de calibration de ce type, appelée méthode interne.

 

Si cette méthode est efficace lorsque seul le bruit thermique est présent, des expériences récentes ont montré que d’autres bruits (flicker et quantification) ont également un impact sur le résultat obtenu. Le but de ce stage est d’étudier l’algorithme de la méthode interne ainsi que les modèles des bruits de flicker [Skor25] et de quantification, afin de comprendre le comportement de cette méthode dans un scénario de bruit mixte.

 

Vos missions

 

1. Étudier l’état de l’art sur la méthode interne [BLMT11, All20, BatLub24, LubBoc15] et sur la modélisation des bruits électriques [BLMT11, Skor25].

2. Intégrer un modèle de bruit mixte à la méthode interne.

3. Utiliser OpenTRNG pour vérifier les résultats obtenus.

4. Étudier un éventuel ajustement de la méthode interne permettant d’estimer le bruit thermique seul.

 

Ces objectifs sont ambitieux et visent à orienter le déroulement du stage tout en clarifiant les attentes. Ils pourront être ajustés en fonction des progrès réalisés et des échanges au cours du stage.

 

 

Votre profil

 

Vous avez une formation de niveau Bac+5 en école d’ingénieurs ou en Master 2 avec une spécialisation en mathématiques appliquées ou informatique théorique.

Vous recherchez un stage de fin d'étude de 6 mois pour avril 2027.

Vous avez de solides connaissances en analyse statistiques et la simulation, ainsi qu'en cryptographie.

 

Références

 

[BLMT11] Baudet, Mathieu and Lubicz, David and Micolod, Julien and Tassiaux, André : On the security of oscillator-based random number generators

 Journal of cryptology

 [LubBoc15] Lubicz, David and Bochard, Nathalie : Towards an oscillator based TRNG with a certified entropy rate

 IEEE https://ujm.hal.science/ujm-00994857/file/article.pdf

 [All20] Allini, Elie Noumon : Characterization, evaluation and utilization of clock jitter as source of randomness in data security

 https://cnrs.hal.science/tel-03207261/

 [BatLub24] Batard, Olivier and Lubicz, David : Embedded evaluation of the statistical parameters of the thermal noise for online test of TRNG

 https://hal.science/hal-04372992/file/article.pdf

 [Skor25] Maciej Skorski : Modelling 1/f Noise in TRNGs via Fractional Brownian MotionarXiv https://arxiv.org/abs/2410.14205

 [DavGar25] David, Nicolas and Garrido, Eric : Max Bias Analysis : A New Approach on Computing the Entropy of Free Ring-Oscillator

 Cryptology ePrint Archive https://eprint.iacr.org/2025/503.pdf

Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d’études.

Thales, entreprise Handi-Engagée, reconnait tous les talents. La diversité est notre meilleur atout. Postulez et rejoignez nous !