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Stratégie de recherche du CST

La stratégie de recherche du CST, R Future, oriente les activités de recherche de l’organisme. Elle définit les quatre grands axes (domaines d’intérêt) de la recherche au CST. Chaque axe contient des objectifs précis et des mesures proposées pour atteindre les résultats visés. La stratégie présente aussi des technologies et des domaines de recherche futurs qui pourraient avoir des répercussions sur la mission du CST à long terme.

La stratégie est en grande partie classifiée, mais certains éléments sont non classifiés et sont présentés ci dessous pour exposer le travail de la Direction générale de la recherche dans ce domaine.

Axe de recherche 1 : Améliorer l’efficacité et l’efficience de l’analyse

Résultats visés

  • Le CST va permettre aux analystes d’exploiter les méthodes et les outils de la science des données pour gérer un volume élevé de données et en tirer des conclusions.
  • Le CST va évaluer toutes les données dans ses fonds documentaires en lien avec les objectifs des analystes.
  • Le CST va adopter une attitude plus proactive à l’égard du renseignement.

Mesures proposées

  • La Direction générale de la recherche va obtenir une représentation des objectifs d’analytique interprétable par la machine.
  • La Direction générale de la recherche va développer et utiliser des algorithmes et des techniques de science des données alignés sur les besoins d’analyse.
  • Les projets de recherche vont contribuer au développement des capacités axé sur les résultats.
  • La Direction générale de la recherche va appuyer l’intégration de la science des données dans les fonctions d’analytique.
  • La Direction générale de la recherche va favoriser l’utilisation d’une terminologie uniforme et la compréhension générale de la science des données à l’échelle de l’organisme.
Axe de recherche 2 : Accroître les connaissances de pointe sur les communications et l’informatique sécurisée

Résultats visés

  • Le CST va examiner des solutions informatiques confidentielles pour être plus à même de s’acquitter de tous les aspects de son mandat.
  • Le CST va s’assurer que les primitives cryptographiques utilisées pour protéger les communications du gouvernement du Canada sont toujours efficaces compte tenu des avancements prévus en informatique quantique.

Mesures proposées

  • La Direction générale de la recherche va étudier le chiffrement homomorphique comme instrument possible d’informatique sécurisée et évaluer les façons dont il peut générer de nouveaux cas d’utilisation opérationnelle.
  • La Direction générale de la recherche va continuer d’évaluer la maturité et l’applicabilité des schémas de gestion des clés sécurisées non conventionnels, comme la distribution quantique des clés.
Axe de recherche 3 : Accroître et optimiser les capacités du CST dans des contextes offensifs et défensifs

Résultats visés

  • Le CST va améliorer sa capacité à mettre au jour des vulnérabilités logicielles.
  • Le CST va améliorer la sécurité et la résilience des systèmes d’information utilisés par le gouvernement du Canada, les infrastructures essentielles du pays ou sa population.

Mesures proposées

  • La Direction générale de la recherche va investir davantage dans la recherche sur les vulnérabilités logicielles.
  • La Direction générale de la recherche va établir un écosystème de recherche sur les vulnérabilités plus robuste.
  • La Direction générale de la recherche va étudier et mettre à l’essai de nouvelles méthodes et techniques servant au processus de recherche sur les vulnérabilités.
Axe de recherche 4 : Mieux comprendre l’influence et les effets des campagnes

Résultats visés

  • Le CST va mettre au point un moyen de détecter les campagnes d’influence et d’effets menées par des auteures ou auteurs étrangers contre les intérêts canadiens.

Mesures proposées

  • La Direction générale de la recherche va gagner de la crédibilité grâce à ses publications de recherche sur la détection d’influence et d’effets.
  • La Direction générale de la recherche va mettre l’accent sur l’interprétabilité dans le développement d’algorithmes d’apprentissage automatique.

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