PhD Position in AI and Cybersecurity at USherbrooke - Canada
Amine Trabelsi
Dear all,
Amine Trabelsi, Assistant Professor in the Department of Computer Science at Université de Sherbrooke (UdeS) (Quebec, Canada), is currently seeking enthusiastic and motivated students to join UdeS’s Ph.D. program 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.t...@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.
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Amine Trabelsi, professeur adjoint au Département d'informatique de l'Université de Sherbrooke (UdS) (Québec, Canada), est actuellement à la recherche d’une personne étudiante enthousiaste et motivée intéressée à se joindre aux programmes de doctorat (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.t...@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