Cybersécurité auto-adaptative et architectures infonuagiques natives

Objectifs de recherche

• Développer des architectures de cybersécurité auto-adaptatives et auto-réparatrices
• Permettre la détection, la décision et l’action automatisées en temps réel
• Réduire le temps de réponse aux incidents de cybersécurité
• Renforcer la résilience des systèmes numériques critiques
• Minimiser la dépendance aux interventions humaines

Approche technologique

• Infrastructure as Code (IaC)
  Automatisation des infrastructures pour assurer la reproductibilité, la rapidité et la fiabilité des systèmes de cybersécurité.
• Architectures infonuagiques natives
  Utilisation d’architectures infonuagiques natives permettant l’orchestration dynamique, la scalabilité automatique et la résilience des systèmes distribués.
• Intelligence artificielle adaptative 
  Intégration de techniques avancées d’IA : apprentissage par renforcement (RL), apprentissage continu et modèles de langage de grande taille (LLM / IA générative).
   

Innovation

• L’innovation repose sur la convergence de l’automatisation des infrastructures, des architectures infonuagiques natives et de l’intelligence artificielle adaptative.
• Cette combinaison permet de concevoir des systèmes de cybersécurité capables de s’autoréparer et de s’autorenforcer en continu.

Secteurs d’application

• Défense et sécurité nationale
• Infrastructures critiques (énergie, santé, transport)
• Télécommunications (réseaux 5G et 6G)
• Fournisseurs de services infonuagiques
• Entreprises de cybersécurité
• Systèmes distribués et architectures microservices

Bénéfices attendus

• Réduction du temps de réponse aux incidents
• Amélioration de la résilience des systèmes
• Détection et réponse proactive aux cyberattaques
• Diminution des interventions manuelles

Résultats et validation

Des prototypes fonctionnels sont actuellement utilisés dans un cadre de recherche et de préparation de publications scientifiques.

Un banc d'essai expérimental est déployé chez StreamScan, permettant :

• la simulation d’environnements vulnérables
• des scénarios RED/BLUE team
• la reproduction de cyberattaques contrôlées
• l’intégration d’agents d’intelligence artificielle (RL et LLM)
• la validation de mécanismes de détection et de remédiation automatisée

Niveau de maturité technologique (TRL)

• La technologie se situe entre TRL 3 et TRL 4 (preuve de concept et validation en laboratoire).
• Les prochaines étapes visent une validation en environnement représentatif et une progression vers TRL 5 à 6. 

Horizon de développement

L’horizon de mise en application est estimé entre 1 et 3 ans, avec un objectif de transfert vers des environnements opérationnels.

Défis de recherche

• Fiabilité des décisions automatisées
• Sécurité des systèmes d’intelligence artificielle
• Intégration avec les infrastructures existantes
• Validation en conditions opérationnelles réalistes
• Acceptabilité par les équipes de cybersécurité

Enjeux d'accélération

• un accès à des environnements d’expérimentation réalistes
• des données d’attaques et d’incidents
• des partenaires industriels
• du financement
• des expertises complémentaires en infonuagique, télécommunications, défense et IA appliquée à la cybersécurité
  
   

Partenariats

Partenaires actuels

• StreamScan
• Défense Canada (2022–2025)

Partenaires recherchés

• Organismes gouvernementaux et défense
• Fournisseurs infonuagiques
• Opérateurs de télécommunications
• Entreprises de cybersécurité
• Infrastructures critiques et systèmes hybrides

Vous avez des questions? 

Écrivez-nous :  partenariats@etsmtl.ca