Organization sPecific Threat Intelligence Mining and sharing

Informazioni relative al progetto

OPTIMA

ID dell’accordo di sovvenzione: 101063107

DOI 10.3030/101063107

Progetto chiuso

Data della firma CE 11 Luglio 2022

Data di avvio 1 Dicembre 2022

Data di completamento 31 Marzo 2025

Finanziato da

• Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)

Costo totale Nessun dato

Contributo UE € 188 590,08

Coordinato da

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PADOVA
Italia

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Risultati finali

Piano di gestione dei dati (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

Documenti, relazioni (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

Pubblicazioni

Articoli sottoposti a revisione paritaria (11)

Effectiveness of machine learning based android malware detectors against adversarial attacks

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

Computer Communications

Autori: Sameera, K. M., Serena Nicolazzo, Marco Arazzi, Antonino Nocera, Rafidha Rehiman KA, P. Vinod, and Mauro Conti.
Pubblicato in: Computer Communications, 2024, ISSN 0140-3664
Editore: 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

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

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

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

Deep learning fusion for effective malware detection: leveraging visual features

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

Android malware defense through a hybrid multi-modal approach

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

Through the static: Demystifying malware visualization via explainability

Autori: Matteo Brosolo, Vinod P., Mauro Conti
Pubblicato in: Journal of Information Security and Applications, Numero 91, 2025, ISSN 2214-2126
Editore: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.JISA.2025.104063

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

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

OSTIS: A novel Organization-Specific Threat Intelligence System

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

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

Autori: Sameera K.M., Vinod P., Rafidha Rehiman K.A., Mauro Conti
Pubblicato in: Computer Networks, Numero 254, 2024, ISSN 1389-1286
Editore: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.comnet.2024.110768

SeCTIS: A framework to Secure CTI Sharing

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

Atti di conferenza (3)

Interpretable PDF Malware Detector

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

Relation Extraction Techniques in Cyber Threat Intelligence

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

SoK: Visualization-based Malware Detection Techniques

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