# STAGE – Ingénieur de Recherche Vol de modèle par extraction : attaques et défenses (H/F) – 6 mois at Thales

Thales is hiring a STAGE – Ingénieur de Recherche Vol de modèle par extraction : attaques et défenses (H/F) – 6 mois. Level rates it Little AI ●○○○; you can [apply on Thales](https://jobsbylevel.com/go/441fd303-001c-4316-bdee-61466d99a079?utm_medium=ai-agent).

AI Level 1, AI centrality 35 out of 100. Palaiseau.

## Details

- Company: [Thales](https://jobsbylevel.com/companies/thales)
- AI level: AI Level 1 (score 35 out of 100)
- Location: Palaiseau
- Posted: November 12, 2026
- Apply: https://jobsbylevel.com/go/441fd303-001c-4316-bdee-61466d99a079?utm_medium=ai-agent
- Free CV review for this job: https://jobsbylevel.com/cv-review?job=stage-ingenieur-de-recherche-vol-de-modele-par-extraction-attaques-et-defenses-h-f-6-mois-at-thales-07dd87

## Description

Lieu : Palaiseau, 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 Thales Research&Technology, notre centre de recherche dans les domaines matériels, et CortAIx Labs, notre centre de recherche en IA et digital ont pour mission de proposer des innovations de ruptures, de maintenir et d’accroitre l’avance technologique et d’en assurer la compétitivité pour le groupe. Au sein de cette entité, cortAIx Labs, basé à Palaiseau, est département de recherche et développement de pointe au sein de Thales, dédié aux domaines de l'intelligence artificielle (IA), de l'apprentissage automatique (ML) et de la science des données. Ses principaux domaines d'expertise sont notamment l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, avec le développement d'algorithmes sophistiqués d'IA et d'AM adaptés à des applications spécifiques de défense et de sécurité, à la sécurité des données, à la cybersécurité, à la robotique et aux systèmes autonomes. L'une des activités du laboratoire de cybersécurité de cortAIx Labs concerne la sécurité de l'IA. AI Friendly Hacker est un programme dédié à la sécurité de l'IA, qui contribue à la fois à l'attaque et à la défense de l'IA en matière de robustesse, de confidentialité et de propriété intellectuelle. Vos missions Les modèles d’intelligence artificielle sont aujourd’hui de plus en plus coûteux à développer, tant en ressources humaines qu’en données et en moyens matériels. À ce titre, ils constituent désormais des actifs à forte valeur ajoutée. Toutefois, une fois déployés sur une machine ou un serveur, ces modèles deviennent vulnérables à différentes formes d’attaques, notamment aux attaques de vol par extraction de modèle. Ces attaques visent à entraîner un modèle substitut capable d’imiter le comportement du modèle cible, tout en minimisant les coûts de calcul et de collecte de données afin de rendre l’opération rentable pour l’attaquant. Selon l’hypothèse de sécurité considérée, ces attaques peuvent se situer dans un cadre black-box, où seul l’accès aux sorties du modèle est possible, ou white-box, où les paramètres et certaines caractéristiques internes du modèle sont accessibles. Dans de nombreux cas, elles s’appuient sur des approches de distillation de connaissance (knowledge distillation). À titre d’exemple, la méthode proposée par Truong et al. [1] consiste à générer des données synthétiques à l’aide d’un modèle génératif (Generative Adversarial Network, GAN) afin de réaliser ce transfert. Afin de se prémunir contre ce type de menace, plusieurs mécanismes de défense ont été proposés dans la littérature. Parmi les approches prometteuses, celle introduite dans consiste à partitionner le modèle, dès l’entraînement, en deux composantes : une partie publique, non protégée, et une partie privée, protégée et donc inaccessible à un attaquant. Cette stratégie permet de viser un compromis intéressant entre sécurité et utilité du modèle déployé. L’objectif du stage est d’étudier en profondeur les principales méthodes d’attaque par extraction de modèle, ainsi que les mécanismes de défense permettant de s’en protéger. Nous proposons que le stage se déroule de la manière

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