Élève ingénieure en cybersécurité à Télécom SudParis (Institut Polytechnique de Paris), option Sécurité des systèmes et des réseaux.
Ce qui me motive, c'est la sécurité opérationnelle : traiter un incident, trier des alertes, prioriser les bons correctifs, et aider les équipes à adopter les bons réflexes. Je m'appuie aussi sur l'IA, à la fois pour automatiser la défense et pour sécuriser les applications à base de LLM.
Je recherche un stage de fin d'études en cybersécurité (6 mois, à partir de février 2027).
Chaque projet ci-dessous s'inspire de travaux de recherche récents, est testé et mesuré, et documente honnêtement ses limites.
| Projet | Ce qu'il fait | Résultat clé |
|---|---|---|
| Phishing Report Triage | Traite la boîte où les employés signalent les e-mails suspects : analyse des en-têtes (SPF/DKIM/DMARC), verdict expliqué, regroupement en campagnes, tickets priorisés et réponse à chaque signaleur (FR/EN) | 362 signalements → 75 tickets, 0 phishing clos à tort sur 2 998 vrais e-mails |
| Phishing Campaign Analyzer | Analyse des campagnes de sensibilisation au phishing : difficulté notée (NIST Phish Scale), effet de la formation contre groupe témoin, signalement, rapport FR/EN au RSSI | Révèle qu'une baisse des clics 22,8 % → 7,2 % venait de leurres plus faciles ; méthode validée sur 200 simulations |
| Installed Apps Review | Revue automatisée des applications d'un parc Windows : politique logicielle, fin de support, failles (NVD, CISA KEV, EPSS) et plan de correction | 97 % des failles exploitées couvertes contre 86 % pour la méthode publiée, à charge égale |
| SOC Detection Lab | Règles de détection Sigma sur de vrais journaux d'attaque Windows (MITRE ATT&CK), réglage des faux positifs et audit des exclusions | Fausses alertes 150 → 0 sans perdre une seule détection |
| soc-alert-triage | Détection d'intrusion réseau par ML et triage contextuel qui apprend des retours des analystes | −81,7 % de faux positifs, 0 % de faux négatifs |
| Projet | Ce qu'il fait | Résultat clé |
|---|---|---|
| rag-redteam-framework | Attaque puis défend un système RAG : injections de prompt directes, indirectes, obfusquées et multi-tours, détecteur hybride règles + ML | Taux de succès des attaques 93,8 % → 6,2 % |
| ci-agent-security-harness | Teste un agent IA branché sur un pipeline CI/CD face à 6 injections indirectes cachées dans des issues, commentaires et logs | Taux de succès des attaques 100 % → 0 % en 3 niveaux de garde-fous |
| Projet | Ce qu'il fait | Résultat clé |
|---|---|---|
| cve-to-policy | À partir d'une CVE, observe le conteneur par eBPF et fait générer par un LLM une politique Tetragon qui bloque l'exploit, avec boucle de validation | Boucle génération → validation → correction fonctionnelle avec un vrai LLM |
| rocq-proof-agent | Un LLM propose des preuves formelles de propriétés de sécurité mémoire, Rocq les vérifie et renvoie l'erreur au LLM | Isolation mémoire : 0/11 → 7/11 théorèmes prouvés |
| network-microsegmentation | Micro-segmentation réseau adaptative à la criticité des actifs, règles de pare-feu au port près, validée en rejouant une capture .pcap |
6/6 mouvements latéraux bloqués, 40/40 flux métier préservés |
| Projet | Ce qu'il fait | Résultat clé |
|---|---|---|
| sbom-vuln-triage | SBOM CycloneDX + priorisation des vulnérabilités par CVSS, EPSS et CISA KEV pour le Cyber Resilience Act | Faille réellement exploitée remontée 2ᵉ → 1ʳᵉ priorité |
| mini-dspm | Scanner de données sensibles (RGPD, bancaires, secrets) avec checksums, entropie, NER et seuil calibré par courbe ROC | Précision 80 % → 100 %, AUC 0,99 |
| governance-rag-copilot | Chatbot de gouvernance (ISO 27001, NIS2, RGPD) aux réponses toujours sourcées + scoring de conformité des fournisseurs | Recall@4 0,875 · Precision@4 0,938 |
| aml-compliance-kpi | Détection de blanchiment par features de graphe + KPI de conformité et reporting automatisés | AUC 0,992 sur split temporel |
- Sécurité opérationnelle : gestion d'incidents et de tickets, triage d'alertes, règles Sigma, MITRE ATT&CK, journaux Windows (Sysmon)
- Phishing et sensibilisation : analyse d'e-mails (SPF/DKIM/DMARC, IOC), campagnes d'entraînement, NIST Phish Scale
- Gestion des vulnérabilités : CVE, CVSS, EPSS, CISA KEV, appariement CPE, plans de correction
- Sécurité de l'IA : injection de prompt, red-teaming de LLM, sécurité des agents, OWASP LLM Top 10
- Sécurité des systèmes et du cloud natif : eBPF, Tetragon, conteneurs, détection d'intrusion, vérification formelle (Rocq)
- GRC et conformité : ISO 27001, NIS2, RGPD, Cyber Resilience Act
- Données et développement : Python, statistiques, scikit-learn, RAG, pytest, Linux
Certifications en préparation : Microsoft SC-200 (Security Operations Analyst) · TryHackMe SAL1 · ISO/IEC 27001 Foundation
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