Descrizione del progetto
Proteggere i sensori fondamentali dagli attacchi informatici
La digitalizzazione ha generato opportunità per settori di importanza cruciale come quelli relativi ai trasporti, all’energia, all’assistenza sanitaria e alle finanze, che dipendono dalle tecnologie digitali. Ogni opportunità è tuttavia associata a un rischio, che in questo caso è rappresentato dalle sfide legate agli attacchi informatici e alla cibercriminalità. È questo il motivo per cui l’UE sta lavorando su vari fronti per promuovere la ciber-resilienza e combattere la criminalità informatica. Alla luce di tali premesse, il progetto OPTIMA, finanziato dall’UE, progetterà tecniche e strumenti per estrarre informazioni sulle minacce (dati raccolti, elaborati e analizzati per comprendere i moventi e i bersagli degli attacchi) attraverso algoritmi di apprendimento automatico. Il progetto indagherà le modalità per raccogliere informazioni sulle minacce utili all’intervento e per condividerle senza divulgare dati privati.
Obiettivo
The OPTIMA project (Organization sPecific Threat Intelligence Mining and sharing) aims to design techniques and tools for the extraction of Threat Intelligence targeted to organizations using ML algorithms, and effectively share attack records using privacy-preserving methods. The project will use technologies to protect societies from cyber-attacks and sophisticated threats prioritized in the European Councils New Strategic Agenda. The key beneficiaries of the project are (a) security operation center-to support real time monitoring (b) incident response, threat hunting, fraud detection team-to prioritize risk (c), operational leaders- to prioritize activities of IT staff and (d) Strategic leaders such as Chief Information Security Officers - to make well-informed business decisions. This project will be executed at the University of Padua, under the supervision of Prof. Mauro Conti. The project will investigate solutions for the core questions: RQ1: How effectively can ML algorithms extract organization-specific threat artefacts to be utilized for preparing actionable Threat Intelligence? RQ2: How can organizations share threat intelligence without disclosing their private information to others?
The objectives (SO) of the project are as follows:
1. SO1-To develop techniques for automatic extraction of threat intelligence using OSINT data for diverse IT industries (health care, finance, IoT, education, etc.) using deep learning approaches.
2. SO2-To create a novel automated system to derive Indicator of Compromise (IOC) based on word embedding and syntactic dependencies of words to identify unseen IOCs. Utilizing the extracted IOCs a threat index will be estimated to define the impact of threat and attack trends across individual organizations;
3. SO3-To build a system by integrating cryptographic tools and Federated learning which will enable an organization to anonymously share threat logs with different parties in a privacy-preserving manner
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2021-PF-01
Vedi altri progetti per questo bandoMeccanismo di finanziamento
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF -Coordinatore
35122 Padova
Italia