Job Description Summary

Job Description

Présentation :

Alors que les infrastructures de réseau se numérisent, l'intersection entre la sécurité des systèmes embarqués et l'intelligence artificielle devient cruciale pour garantir la résilience de nos systèmes de protection. Ce stage consiste à créer un pipeline augmenté par l'IA — en tirant parti de Claude en tant que partenaire d'architecture et de sécurité intelligent — afin d'automatiser la vérification des firmwares conformément aux normes industrielles les plus strictes

Feuille de route (6 mois) :

Phase 1 : Exigences de sécurité et modélisation des menaces (Mois 1) : Traduction des normes de haut niveau (IEEE 1686, IEC 62443) en contraintes de sécurité lisibles par machine. Utilisation de Claude pour effectuer une modélisation automatisée des menaces via la méthodologie STRIDE

Phase 2 : Génération de code sécurisé et analyse statique (Mois 2) : Mise en œuvre d'un auditeur intégré à l'IA pour appliquer les normes MISRA C:2012 et CERT C. Claude sera utilisé pour signaler et proposer des correctifs pour les modèles critiques de sécurité (ex: conditions de concurrence, dépassements de tampon)

Phase 3 : Tests automatisés de vulnérabilité (Mois 3-4) : Ingénierie de "cas de tests négatifs" via l'IA. Claude assistera à la génération de payloads de fuzzing et d'entrées aux limites, ciblant spécifiquement les interfaces de communication (ex : IEC 61850)

Phase 4 : Renforcement de la sécurité et analyse des correctifs (Mois 5) : Automatisation des tests de régression pour les correctifs de sécurité. Utilisation de Claude pour vérifier que les correctifs maintiennent les performances du système et n'introduisent pas de vulnérabilités par canaux auxiliaires.

Phase 5 : Validation finale et intégration (Mois 6) : Benchmarking de l'efficacité de détection du pipeline augmenté par l'IA par rapport aux processus de revue manuelle traditionnels, et documentation finale des résultats.

Livrables clés :

• Pipeline d'analyse statique amélioré par l'IA : Une intégration personnalisée utilisant Claude pour filtrer les avertissements de compilateur standard, en priorisant les vulnérabilités à haut risque dans les tampons de communication et les gestionnaires d'interruptions.

• Suite de tests de sécurité (Fuzzing) : Un ensemble de scripts de tests de contrainte automatisés conçus pour simuler des cyberattaques contre les protocoles de communication des relais, conçus avec l'assistance de la logique IA.

• Tableau de bord de traçabilité de la sécurité : Un outil de suivi centralisé reliant les exigences de sécurité (issus des spécifications) aux modules de code source et aux résultats des tests de validation.

• Thèse de stage et rapport de performance : Une analyse approfondie sur la manière dont les flux de travail pilotés par l'IA réduisent le "Délai moyen de correction" (MTTP) et améliorent la fiabilité globale des firmwares dans les équipements de réseau électrique.

Valeur stratégique pour GE Vernova :

• Défense en profondeur : En intégrant la vérification de la sécurité dans le flux de travail des développeurs (IDE/CI/CD), nous passons d'une correction réactive à une "sécurité dès la conception" (Security by Design).

• Conformité réglementaire : Le projet soutient directement le respect des mandats d'infrastructures critiques tels que NERC CIP et IEC 62443, réduisant ainsi la charge liée aux audits.

• Évolutivité opérationnelle : En déléguant les analyses de sécurité routinières et la reconnaissance de modèles à un assistant IA, les ingénieurs confirmés peuvent consacrer leur expertise à la logique de protection de haut niveau et à l'optimisation des algorithmes

Exigences techniques :

• Fondamentaux des systèmes embarqués : Expertise en C/C++, architectures RTOS, gestion de la mémoire et pratiques de codage sécurisé.

• Domaine de la sécurité : Maîtrise des primitives cryptographiques (AES, RSA, ECC), des processus de démarrage sécurisé (secure boot) et de la protection contre les exploits courants.

• Ingénierie IA/LLM : Expérience en ingénierie de prompt (prompt engineering) et gestion de larges fenêtres de contexte pour fournir aux modèles IA une visibilité architecturale sur le code source.

• Outillage : Familiarité avec les outils d'analyse statique/dynamique (Coverity, Fortify, ou frameworks de fuzzing comme AFL++).

GE Vernova Inc. (NYSE : GEV) est une entreprise mondiale dédiée au secteur de l'énergie, structurée autour de ses segments Power, Wind et Electrification, et soutenue par ses activités d'accélération. Forte de plus de 130 ans d'expérience dans la résolution des défis mondiaux, GE Vernova occupe une position unique pour mener la transition énergétique : elle continue d'électrifier le monde tout en s'efforçant simultanément de le décarboner. GE Vernova aide ses clients à alimenter les économies et à fournir une électricité vitale à la santé, à la sécurité et à l'amélioration de la qualité de vie. Le siège social de GE Vernova est situé à Cambridge, dans le Massachusetts (États-Unis), et l'entreprise compte environ 75 000 employés répartis dans une centaine de pays à travers le monde. Guidée par sa raison d'être, « The Energy to Change the World » (L'énergie pour changer le monde), la technologie de GE Vernova contribue à bâtir un avenir énergétique plus abordable, plus fiable, plus durable et plus sûr.

Additional Information