Connectionists: PhD Position in AI and Cybersecurity at USherbrooke - Canada

[Amine Trabelsi]

(French will follow)

Dear all,

Amine Trabelsi
<https://www.usherbrooke.ca/informatique/nous-joindre/personnel/corps-professoral/professeurs/amine-trabelsi>,
Assistant Professor in the Department of Computer Science
<https://www.usherbrooke.ca/informatique/> at Université de Sherbrooke
<https://www.usherbrooke.ca/> (UdeS) (Quebec, Canada), is currently seeking
enthusiastic and motivated students to join UdeS’s Ph.D. program
<https://www.usherbrooke.ca/admission/programme/728/doctorat-en-informatique/>
in
Computer Science under his supervision for a research project at the
intersection of *AI/NLP* and *Cybersecurity*. The targeted start is Fall
2025 or Winter 2026 terms.

The PhD project will be part of a broader interdisciplinary initiative
focused on managing cybersecurity risks on a continuous basis. The goal is
to create an end-to-end pipeline that can quantitatively estimate how an
attack may materialize and impact an asset, thereby producing a concrete
description of risk based on a given organization’s current security
posture. More specifically, the selected PhD student should have a strong
background in AI and cybersecurity. They will focus on collecting and
processing cyber threat intelligence (CTI) data, extracting relevant
cybersecurity threat information for a given organization using open LLMs,
and constructing reliable knowledge graphs and attack graphs to support
timely and robust risk estimation.

A *competitive scholarship* is available to support the successful
candidate.

Ideally, the student should:

·       hold a Master's degree in Computer Science, Computer and Electrical
Engineering, or a closely related field, prior to the admission date;

·       have a high GPA;

·       have excellent French and/or English communication, reading, and
writing skills (good IELTS or TOEFL scores);

·       have solid mathematical and analytical skills (multivariate
calculus, linear algebra, statistics, probability, and optimization);

·       have strong programming skills (familiar with Python and Deep
Learning frameworks like Pytorch or Tensorflow);

·       have previous experience and strong knowledge in Machine Learning,
Deep Learning, Natural Language Processing and fine-tuning LLMs;

·       have previous experience and strong knowledge in Cybersecurity;

·       have a genuine interest and a drive to independently undertake NLP
and cybersecurity research, as well as strong work ethics and
organizational skills;

·       *previous publication in top-tier refereed AI or Cybersecurity
Venues is a plus*;

Interested students can send an email to Amine Trabelsi at “
amine.trabelsi at usherbrooke.ca” with the subject “*Supervision AI
Cybersecurity 2025*”, and include:

·       a *CV*,

·       *the transcripts of Bachelor's and Master’s,*

·       a *reference letter* (ideally from a previous supervisor),

·       and a *cover letter* describing why they are interested in the
proposed research topics, NLP, and cybersecurity in general and how they
match the expected profile.

*Applications by members of all underrepresented groups in computer science
and post-secondary education are highly encouraged. *

*P.S.* *Please note that, due to administrative constraints, priority may
be given to applicants who are already based in Canada.*

Please note that prospective students *might not receive a response* to
their email in case of a high volume of inquiries.

----------------------------------------------------------------

Amine Trabelsi
<https://www.usherbrooke.ca/informatique/nous-joindre/personnel/corps-professoral/professeurs/amine-trabelsi>,
professeur adjoint au Département d'informatique
<https://www.usherbrooke.ca/informatique/> de l'Université de Sherbrooke
<https://www.usherbrooke.ca/> (UdS) (Québec, Canada), est actuellement à la
recherche d’une personne étudiante enthousiaste et motivée intéressée à se
joindre aux programmes de doctorat
<https://www.usherbrooke.ca/admission/programme/728/doctorat-en-informatique/>
(Ph.D.) en informatique de l’UdeS sous sa supervision, dans le cadre d’un
projet de recherche à l’intersection de l’*IA/NLP* et de la *cybersécurité*.
Le début est prévu pour les trimestres d’automne 2025 ou d’hiver 2026.

Le projet de doctorat s’inscrira dans le cadre d’une initiative
interdisciplinaire plus large axée sur la gestion continue des risques en
cybersécurité. L’objectif est de concevoir une chaîne de traitement de bout
en bout capable d’estimer quantitativement la manière dont une attaque
pourrait se matérialiser et impacter un actif, afin de produire une
description concrète du risque en fonction de la posture de sécurité
actuelle d’une organisation donnée. Plus précisément, la personne étudiante
au doctorat sélectionnée devra posséder une solide formation en IA et en
cybersécurité. Il ou elle se concentrera sur la collecte et le traitement
des données de cyber renseignement (CTI), l’extraction d’informations
pertinentes sur les menaces visant une organisation donnée à l’aide de
grands modèles de langage ouverts (LLMs), ainsi que sur la construction de
graphes de connaissances et de graphes d’attaque fiables permettant une
estimation des risques à la fois rapide et robuste.

Une bourse concurrentielle est offerte pour soutenir la personne candidate
retenue.

Idéalement, la personne étudiante doit :

·       détenir un diplôme de maîtrise en informatique, ou en génie
informatique et électrique, ou dans un domaine connexe, avant la date
d’admission ;

·       avoir une excellente moyenne académique (GPA) ;

·       avoir d’excellentes compétences en communication, lecture et
rédaction en français et/ou en anglais (bons résultats au IELTS ou au
TOEFL) ;

·       avoir de solides compétences en mathématiques et en analyse (calcul
multivarié, algèbre linéaire, statistiques, probabilités et optimisation) ;

·       avoir de bonnes compétences en programmation (connaissance de
Python et des bibliothèques de Deep Learning comme PyTorch ou TensorFlow) ;

·       avoir une expérience préalable et de solides connaissances en
apprentissage automatique, apprentissage profond, traitement du langage
naturel (NLP) et en fine-tuning des grands modèles de langage (LLMs) ;

·       avoir une expérience préalable et de solides connaissances en
cybersécurité ;

·       avoir un intérêt sincère et une motivation à mener de manière
autonome des recherches en NLP et en cybersécurité, ainsi que de fortes
compétences organisationnelles et une éthique de travail rigoureuse ;

·       avoir déjà publié dans des conférences ou revues de premier plan en
intelligence artificielle ou en cybersécurité constitue un atout.



Les étudiant.e.s intéressé.e.s peuvent envoyer un courriel à Amine Trabelsi
à « amine.trabelsi at usherbrooke.ca » avec le sujet « *Supervision AI
Cybersecurity 2025* », et inclure :

·       un CV,

·       les relevés de notes du baccalauréat et de la maîtrise,

·       une lettre de recommandation (idéalement d’un ancien superviseur),

·       et une lettre de motivation décrivant leur intérêt pour les sujets
de recherche proposés, pour le traitement du langage naturel (NLP) et la
cybersécurité en général, ainsi que la manière dont leur profil correspond
aux attentes..

*Les candidatures des membres de tous les groupes sous-représentés en
informatique et en éducation postsecondaire sont fortement encouragées.*

*P.S.* *Veuillez noter qu’en raison de contraintes administratives, une
priorité pourrait être accordée aux candidat(e)s déjà établi(e)s au Canada.*

Veuillez noter que les étudiant.e.s potentiel.le.s peuvent ne pas recevoir
de réponse à leur e-mail en cas de volume élevé de demandes.



*Amine Trabelsi, PhD*

Assistant Professor
Department of Computer Science
Faculty of Science
Université de Sherbrooke
-------------- next part --------------
An HTML attachment was scrubbed...
URL: <http://mailman.srv.cs.cmu.edu/pipermail/connectionists/attachments/20250617/97129856/attachment.html>