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A EUROPEAN CYBER RESILIENCE FRAMEWORK WITH ARTIFICIAL INTELLIGENCE -ASSISTED ORCHESTRATION & AUTOMATION FOR BUSINESS CONTINUITY, INCIDENT RESPONSE & INFORMATION EXCHANGE

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

Coordinated Response & Preparedness Enablers v1 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

The first version of the tools for coordinated response and preparedness.

AI-assisted Situational Awareness, Prediction & Response Enablers v2 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

The second and final version of AI-assisted Situational Awareness, Prediction & Response enablers

Baseline Enablers (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Provides all the baseline tools for PHOENi²X.

AI-assisted Situational Awareness, Prediction & Response Enablers v1 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

The first version of AI-assisted Situational Awareness, Prediction & Response enablers

Coordinated Response & Preparedness Enablers v2 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

The second and final version of the tools for coordinated response and preparedness.

PHOENi²X framework - MVP (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

The first (MVP) version of the integrated PHOENi²X framework.

Publications

A Deep Learning Framework for Safety Monitoring of a Railway Section (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: F. Z. Chriki, E. Simó, F. Aguiló, I. Garcia-Milà, X. Masip
Publié dans: 2024 IEEE International Conference on Cyber Security and Resilience (CSR), 2024
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/CSR61664.2024.10679387

Towards Incident Response Orchestration and Automation for the Advanced Metering Infrastructure (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Lekidis, Alexios; Mavroeidis, Vasileios; Fysarakis, Konstantinos
Publié dans: 2024 IEEE 20th International Conference on Factory Communication Systems (WFCS), 2024
DOI: 10.48550/ARXIV.2403.06907

Uncovering Hidden Threats: Automated, Machine Learning-based Discovery & Extraction of Cyber Threat Intelligence from Online Sources (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Ellinitakis, Rafail A.; Fysarakis, Konstantinos; Bountakas, Panagiotis; Spanoudakis, George
Publié dans: 2024 IEEE International Conference on Cyber Security and Resilience (CSR), 2024
DOI: 10.1109/CSR61664.2024.10679473

Identity Management through a global Discovery System based on Decentralized Identities (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Publié dans: 2024, ISBN 979-8-3503-0349-0
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/CAMAD59638.2023.10478394

Attacking the DLMS/COSEM Advanced Metering Infrastructure (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Ioannis Papadopoulos, Dimitris Merkouris, Christos Dalamagkas, Nikolaos Nikoloudakis, Athanasios Arvanitis
Publié dans: 2025 IEEE International Conference on Cyber Security and Resilience (CSR), 2025
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/CSR64739.2025.11130169

A Machine-Learning-Based Framework for Detection and Recommendation in Response to Cyberattacks in Critical Energy Infrastructures (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Raul Rabadan, Ayaz Hussain, Ester Simó, Eva Rodriguez, Xavi Masip-Bruin
Publié dans: Electronics, Numéro 14, 2025, ISSN 2079-9292
Éditeur: MDPI AG
DOI: 10.3390/ELECTRONICS14152946

Enhancing cybersecurity in railways: Machine learning approaches for attack detection (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Beatriz Otero Calviño, Eva Rodriguez, Juan José Costa, Mercedes Oriol
Publié dans: International Journal of Critical Infrastructure Protection, Numéro 50, 2025, ISSN 1874-5482
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.IJCIP.2025.100788

A Differential Privacy protection-based federated deep learning framework to fog-embedded architectures (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Norma Gutiérrez, Beatriz Otero, Eva Rodríguez, Gladys Utrera, Sergi Mus, Ramon Canal
Publié dans: Engineering Applications of Artificial Intelligence, Numéro 130, 2024, ISSN 0952-1976
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.ENGAPPAI.2023.107689

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