Postdoktor inom distribuerad maskininlärning för system för intrångsdetektering i IoT - Under tillsättning eller tillsatt, ej sökbar

Institutionen för informationsteknologi har en ledande position inom såväl forskning som utbildning på alla nivåer. Vi är idag Uppsala universitets tredje största institution och har i dag drygt 350 anställda varav 120 lärare och 120 doktorander. C:a 5000 grundutbildningsstudenter läser en eller flera kurser vid institutionen varje år. Mer information om oss hittar du på institutionen för informationsteknologis webbplats.

Institutionen för informationsteknologi öppnar nu en postdoktortjänst för kvalificerade personer som är intresserade av forskning inom området datasäkerhet för IoT. Du kommer att vara del av en ledande forskargrupp med publikationer i de mest prestigefulla konferenserna inom området. 

Ämnesområde: 
Internet of Things (IoT) är en kritisk komponent inom många branscher, inklusive tillverkning, hälsovård, fordonsindustrin och mer. På grund av dess kritiska roll är IoT-nätverket ständigt ett mål för attacker. Intrångsdetekteringssystem (IDS) är kritiska komponenter i en effektiv IoT-cybersäkerhetsförsvarstrategi, och maskininlärning spelar en avgörande roll i intrångsdetektering genom att lära sig av tidigare och simulerade attacker. 

Arbetsuppgifter
Målet med positionen är att utforska och tillhandahålla tekniker för integritetsbevarande och robusta metoder för att bygga starka IDS med bidrag från flera aktörer och system, för att dela kunskap från olika miljöer och sammanhang. Specifikt kommer positionen att fokusera på metoder för att mildra den förväntade dataheterogeniteten i federerad inlärning (FL) bland en uppsättning IoT-nätverksleverantörer, liksom FL-modellens robusthet.

Tjänsten omfattar avdelningsuppgifter (främst undervisning) med högst 20%.

Kvalifikationskrav
Doktorsexamen i datavetenskap, elektroteknik eller motsvarande eller en utländsk examen som bedöms motsvara doktorsexamen i datavetenskap, elektroteknik eller motsvarande . Examen ska vara uppfyllt senast vid tidpunkten då anställningsbeslutet fattas. Främst bör den komma ifråga som har avlagt examen för högst tre år sedan. Vid beräkning av ramtiden om tre år är utgångspunkten sista ansökningsdag. Om det finns särskilda skäl kan sådan examen ha avlagts tidigare. Med särskilda skäl avses ledighet på grund av sjukdom, föräldraledighet, förtroendeuppdrag inom fackliga organisationer, etc.

Den ideala kandidaten för tjänsten har forskningserfarenhet inom kommunikationsnätverk, "federated learning" och maskininlärning. 

Ett genuint intresse och nyfikenhet för ämnet och utmärkta analytiska och kommunikativa färdigheter, både muntligt och skriftligt, krävs. 

Önskvärt/meriterande i övrigt
Erfarenhet av informationssäkerhet, dataanalys, "transfer learning" och sakernas internet.

Om anställningen 
Anställningen är tidsbegränsad i två år enligt centralt kollektivavtal. Tillträde enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala.

Ansökan måste innehålla:

1. Ett personligt brev som kort beskriver din motivation för att söka tjänsten och projektet och tidigast möjliga anställningsdatum (max 1 sida).
2. En meritförteckning (CV).
3. En lista över publikationer.
4. Upp till fem utvalda publikationer i elektroniskt format.
5. En forskningsplan som beskriver din tidigare och nuvarande forskning (max 1 sida) och ett förslag för framtida aktiviteter (max 1 sida).
6. Kontaktinformation för två referenser.
7. En kopia av relevanta betygsdokument (översatt till svenska eller engelska).

Upplysningar om anställningen lämnas av:
Professor Christian Rohner, avdelningen för datorteknik
e-post:  christian.rohner@it.uu.se
Adjungerad professor Andreas Johnsson, avdelningen för datorteknik
e-post: andreas.johnsson@it.uu.se 

Välkommen med din ansökan senast den 31 juli 2024, UFV-PA 2024/2387.