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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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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

PHOENI2X – A European Cyber Resilience Framework With Artificial-Intelligence-Assisted Orchestration, Automation & Response Capabilities for Business Continuity and Recovery, Incident Response, and Information Exchange (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Publié dans: 2023 IEEE International Conference on Cyber Security and Resilience (CSR), ISBN 979-8-3503-1170-9
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/CSR57506.2023.10224995

AMINet: An Industrial Honeynet for AMI Systems (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Publié dans: 2023 IEEE International Conference on Big Data (BigData), ISBN 979-8-3503-2445-7
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/BIGDATA59044.2023.10386375

Risk Assessment Method for 5G-oriented DLMS/COSEM Communications (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Alexios Lekidis, Elpiniki I. Papageorgiou
Publié dans: 2023 IEEE Conference on Standards for Communications and Networking (CSCN), 2024
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/CSCN60443.2023.10453204

Security shortcomings in healthcare: a preliminary investigation of Data Protection Authorities’ decisions (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Publié dans: 2023 19th International Conference on the Design of Reliable Communication Networks (DRCN), ISBN 978-1-6654-7598-3
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/DRCN57075.2023.10108175

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

Reviewing BPMN as a Modeling Notation for CACAO Security Playbooks (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Publié dans: 2023 IEEE International Conference on Cyber Security and Resilience (CSR), ISBN 979-8-3503-1170-9
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/CSR57506.2023.10224922

Enhancing Cyber Threat Hunting: A Visual Approach with the Forensic Visualization Toolkit (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Publié dans: ISBN 979-8-3503-2445-7
Éditeur: ΙΕΕΕ
DOI: 10.1109/BIGDATA59044.2023.10386677

A Blueprint for Collaborative Cybersecurity Operations Centres with Capacity for Shared Situational Awareness, Coordinated Response, and Joint Preparedness (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Publié dans: 2022 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), ISBN 978-1-6654-8045-1
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/BIGDATA55660.2022.10020736

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

Cyber-security measures for protecting EPES systems in the 5G area (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Publié dans: ARES '22: Proceedings of the 17th International Conference on Availability, Reliability and Security, ISBN 9781450396707
Éditeur: ACM
DOI: 10.1145/3538969.3544476

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

Deep‑Learning Based Detection for Cyber‑Attacks in IoT Networks: A Distributed Attack Detection Framework (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Publié dans: Journal of Network and Systems Management, ISSN 1573-7705
Éditeur: Springer
DOI: 10.1007/S10922-023-09722-7

A Survey of Machine and Deep Learning Methods for Privacy Protection in the Internet of Things (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Publié dans: Sensors: Cybersecurity in the Internet of Things, ISSN 1424-8220
Éditeur: MDPI
DOI: 10.3390/S23031252

The FormAI Dataset: Generative AI in Software Security Through the Lens of Formal Verification (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

DOI: 10.48550/ARXIV.2307.02192

Standardization: EU AI Act's cornerstone (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Koulierakis, Nikos (Project member)1 Nanou, Christina (Project member)1 Crociani, Maria (Researcher)1 Danilatou, Vasiliki2, 1, 3, 4 ORCID icon
Éditeur: ETSI
DOI: 10.5281/ZENODO.15853337

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