Skip to main content
Vai all'homepage della Commissione europea (si apre in una nuova finestra)
italiano italiano
CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
CORDIS

ResilMesh: Situation Aware enabled Cyber Resilience for Dispersed, Heterogenous Cyber Systems

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

Communication and Dissemination Materials and Activities report v1 (si apre in una nuova finestra)

The set of materials, documents, website, social media and other means to disseminate awareness

Dissemination and Communication Plan v2 (si apre in una nuova finestra)

Describes the goals, methods and activities to spread awareness of ResilMesh

Open call documents KIT v1 (si apre in una nuova finestra)

Comprises the information needed for the applicants to submit

Dissemination and Communication Plan v1 (si apre in una nuova finestra)

Describes the goals, methods and activities to spread awareness of ResilMesh

Requirements Specification (si apre in una nuova finestra)

Describes requirements for system and use cases

Stakeholder Engagmnt. Process and Activities v1 (si apre in una nuova finestra)

Description of exploitationplans and activities

Aggregation and Collaboration Tools Selection (si apre in una nuova finestra)

Evaluation of tools required for the aggregation and collaboration mesh

System Architecture v1 (si apre in una nuova finestra)

Describes architectural specification of platform

Pubblicazioni

Cyber protection applications of quantum computing: A review (si apre in una nuova finestra)

Autori: Ummar Ahmed, Tuomo Sipola, Jari Hautamäki
Pubblicato in: Proceedings of the 23rd European Conference on Cyber Warfare and Security (ECCWS 2024), Numero Vol. 23, No. 1, 2024
Editore: Academic Conferences International Limited
DOI: 10.34190/ECCWS.23.1.2182

Machine learning applications of quantum computing: A review (si apre in una nuova finestra)

Autori: Thien Nguyen, Tuomo Sipola, Jari Hautamäki
Pubblicato in: Proceedings of the 23rd European Conference on Cyber Warfare and Security (ECCWS 2024), Numero Vol. 23, No.1, 2024
Editore: Academic Conferences International Limited
DOI: 10.34190/ECCWS.23.1.2258

Hierarchical Modeling of Cyber Assets in Kill Chain Attack Graphs (si apre in una nuova finestra)

Autori: Lukáš Sadlek, Martin Husák, Pavel Čeleda
Pubblicato in: 2024 20th International Conference on Network and Service Management (CNSM), 2025
Editore: IEEE
DOI: 10.23919/CNSM62983.2024.10814501

Exploring the influence of the choice of prior of the Variational Auto-Encoder on cybersecurity anomaly detection (si apre in una nuova finestra)

Autori: Tengfei Yang, Yuansong Qiao, Brian Lee
Pubblicato in: Proceedings of the 19th International Conference on Availability, Reliability and Security, 2024
Editore: ACM
DOI: 10.1145/3664476.3670923

Applications of post-quantum cryptography (si apre in una nuova finestra)

Autori: Emils Bagirovs, Grigory Provodin, Tuomo Sipola, Jari Hautamäki
Pubblicato in: Proceedings of the 23rd European Conference on Cyber Warfare and Security (ECCWS 2024), Numero Vol. 23, No. 1, 2024
Editore: Academic Conferences International Limited
DOI: 10.34190/ECCWS.23.1.2247

Edge-Based Anomaly Detection: Enhancing Performance and Sustainability of Cyber-Attack Detection in Smart Water Distribution Systems (si apre in una nuova finestra)

Autori: Michael Somma, Andreas Flatscher, Branka Stojanović
Pubblicato in: 2024 32nd Telecommunications Forum (TELFOR), 2025
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/TELFOR63250.2024.10819044

An Information-Theoretic Approach for Anomaly Detection in RPL-Based Internet of Things (si apre in una nuova finestra)

Autori: Vinh Hoa La, Edgardo Montes de Oca, Ana Cavalli
Pubblicato in: IFIP Advances in Information and Communication Technology, Internet of Things, 2024
Editore: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-81900-1_6

Explaining Probabilistic Bayesian Neural Networks for Cybersecurity Intrusion Detection (si apre in una nuova finestra)

Autori: Tengfei Yang, Yuansong Qiao, Brian Lee
Pubblicato in: IEEE Access, Numero 12, 2024, ISSN 2169-3536
Editore: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3421330

È in corso la ricerca di dati su OpenAIRE...

Si è verificato un errore durante la ricerca dei dati su OpenAIRE

Nessun risultato disponibile

Il mio fascicolo 0 0