Organization sPecific Threat Intelligence Mining and sharing

Projektinformationen

OPTIMA

ID Finanzhilfevereinbarung: 101063107

DOI

10.3030/101063107

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 11 Juli 2022

Startdatum 1 Dezember 2022

Enddatum 31 März 2025

Finanziert unter

• Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)

Gesamtkosten

Keine Daten

EU-Beitrag

€ 188 590,08

Koordiniert durch

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PADOVA
Italy

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Leistungen

Data Management Plan (1)

Data Management Plan

The Data Management Plan describes the data management life cycle for all data sets that will be collected processed or generated by the action It is a document describing what data will be collected processed or generated and following what methodology and standards whether and how this data will be shared andor made open and how it will be curated and preserved

Documents, reports (1)

Communication, Dissemination & Outreach Plan

The plan describes the planned measures to maximize the impact of the project, including the dissemination and exploitation measures that are planned, and the target group(s) addressed. Regarding communication measures and public engagement strategy, the aim is to inform and reach out to society and show the activities performed, and the use and the benefits the project will have for citizens

Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (11)

Effectiveness of machine learning based android malware detectors against adversarial attacks

Autoren: Jyothish, A., Mathew, A. & Vinod, P
Veröffentlicht in: Cluster Computing, 2023, ISSN 1573-7543
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/s10586-023-04086-8

Computer Communications

Autoren: Sameera, K. M., Serena Nicolazzo, Marco Arazzi, Antonino Nocera, Rafidha Rehiman KA, P. Vinod, and Mauro Conti.
Veröffentlicht in: Computer Communications, 2024, ISSN 0140-3664
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.comcom.2024.04.024

vDefender: An explainable and introspection-based approach for identifying emerging malware behaviour at hypervisor-layer in virtualization environment

Autoren: Avantika Gaur, Preeti Mishra, Vinod P., Arjun Singh, Vijay Varadharajan, Uday Tupakula, Mauro Conti
Veröffentlicht in: Computers and Electrical Engineering, Ausgabe 120, 2024, ISSN 0045-7906
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.compeleceng.2024.109742

SecDefender: Detecting low-quality models in multidomain federated learning systems

Autoren: Sameera K.M., Arnaldo Sgueglia, Vinod P., Rafidha Rehiman K.A., Corrado Aaron Visaggio, Andrea Di Sorbo, Mauro Conti
Veröffentlicht in: Future Generation Computer Systems, Ausgabe 164, 2024, ISSN 0167-739X
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.future.2024.107587

Deep learning fusion for effective malware detection: leveraging visual features

Autoren: Jahez Abraham Johny, K. A. Asmitha, P. Vinod, G. Radhamani, K. A. Rafidha Rehiman, Mauro Conti
Veröffentlicht in: Cluster Computing, Ausgabe 28, 2024, ISSN 1386-7857
Herausgeber: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1007/s10586-024-04723-w

Android malware defense through a hybrid multi-modal approach

Autoren: Asmitha K.A., Vinod P., Rafidha Rehiman K.A., Neeraj Raveendran, Mauro Conti
Veröffentlicht in: Journal of Network and Computer Applications, Ausgabe 233, 2024, ISSN 1084-8045
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.jnca.2024.104035

Through the static: Demystifying malware visualization via explainability

Autoren: Matteo Brosolo, Vinod P., Mauro Conti
Veröffentlicht in: Journal of Information Security and Applications, Ausgabe 91, 2025, ISSN 2214-2126
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.JISA.2025.104063

Deep learning vs. adversarial noise: a battle in malware image analysis

Autoren: Asmitha, K. A., Vinod Puthuvath, K. A. Rafidha Rehiman, and S. L. Ananth.
Veröffentlicht in: Cluster Computing, 2024, ISSN 1573-7543
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/s10586-024-04397-4

OSTIS: A novel Organization-Specific Threat Intelligence System

Autoren: Dincy R. Arikkat, Vinod P., Rafidha Rehiman K.A., Serena Nicolazzo, Antonino Nocera, Georgiana Timpau, Mauro Conti
Veröffentlicht in: Computers & Security, Ausgabe 145, 2024, ISSN 0167-4048
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.cose.2024.103990

LFGurad: A Defense against Label Flipping Attack in Federated Learning for Vehicular Network

Autoren: Sameera K.M., Vinod P., Rafidha Rehiman K.A., Mauro Conti
Veröffentlicht in: Computer Networks, Ausgabe 254, 2024, ISSN 1389-1286
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.comnet.2024.110768

SeCTIS: A framework to Secure CTI Sharing

Autoren: Dincy R. Arikkat, Mert Cihangiroglu, Mauro Conti, Rafidha Rehiman K.A., Serena Nicolazzo, Antonino Nocera, Vinod P.
Veröffentlicht in: Future Generation Computer Systems, Ausgabe 164, 2024, ISSN 0167-739X
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.future.2024.107562

Conference proceedings (3)

Interpretable PDF Malware Detector

Autoren: Sneha Rajagopal C.H.M.M College For Advanced Studies, Trivandrum, Kerala, India ; Avanthika Gaur; P. Vinod
Veröffentlicht in: SINCONF, 2023, ISBN 979-8-3503-4321-2
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/SIN60469.2023.10474653

Relation Extraction Techniques in Cyber Threat Intelligence

Autoren: Dincy R. Arikkat, P. Vinod, Rafidha Rehiman K. A., Serena Nicolazzo, Antonino Nocera, Mauro Conti
Veröffentlicht in: Lecture Notes in Computer Science, Natural Language Processing and Information Systems, 2024
Herausgeber: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-70239-6_24

SoK: Visualization-based Malware Detection Techniques

Autoren: Matteo Brosolo, Vinod Puthuvath, Asmitha KA, Rafidha Rehiman, Mauro Conti
Veröffentlicht in: Proceedings of the 19th International Conference on Availability, Reliability and Security, 2025
Herausgeber: ACM
DOI: 10.1145/3664476.3664514