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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Cybersecurity for AI-Augmented Systems

CORDIS proporciona enlaces a los documentos públicos y las publicaciones de los proyectos de los programas marco HORIZONTE.

Los enlaces a los documentos y las publicaciones de los proyectos del Séptimo Programa Marco, así como los enlaces a algunos tipos de resultados específicos, como conjuntos de datos y «software», se obtienen dinámicamente de OpenAIRE .

Resultado final

Interim Open Science Results (se abrirá en una nueva ventana)

Description of the components available as Open Science (dataset) (T2.2).

Communication and Dissemination Strategy (se abrirá en una nueva ventana)

List of Sec4AI4Sec dissemination targets, channels and activities the project will use to reach them, and the related plan for each identified pathway (T2.1, T 2.2 and T2.3).

Sec4AI4Sec Integrated Toolflow Evaluation and Demonstration Plan – Report (se abrirá en una nueva ventana)

Framework for the execution of the demonstrations to be run in T7.2 to T7.4, defining KPIs for the evaluation of the toolflow.

Interim Report on Communication and Dissemination (se abrirá en una nueva ventana)

A report on general and pathway's dissemination and communication activities and results (T2.1, T2.2 and T2.3).

Initial Report on Evaluation of Trustworthy AI Models (se abrirá en una nueva ventana)

Taxonomy of attacks against AI models (T4.1, T4.2) O3.R6, O3.R7

Intermediate Report on the Assurance Methodologies for Products and Services (se abrirá en una nueva ventana)

Design and rules for security and gaps for AI/ML components (T6.1) O1.R1

ML-based Methods for Vulnerability Assessment - v1 (se abrirá en una nueva ventana)

Description of the projects approaches and tools for vulnerability assessment (T3.3) O5.R11

Repository Mining Toolkit -v1 (se abrirá en una nueva ventana)

Design and first implementation of the repository mining toolkit (T3.1) O2.R3, P3.1

Publicaciones

Known Vulnerabilities of Open Source Projects: Where Are the Fixes? (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Antonino Sabetta; Serena Elisa Ponta; Rocio Cabrera Lozoya; Michele Bezzi; Tommaso Sacchetti; Matteo Greco; Gergő Balogh; Péter Hegedűs; Rudolf Ferenc; Ranindya Paramitha; Ivan Pashchenko; Aurora Papotti; Ákos Milánkovich; Fabio Massacci
Publicado en: IEEE Security & Privacy, 2024, ISSN 1558-4046
Editor: IEEE
DOI: 10.1109/msec.2023.3343836

On the acceptance by code reviewers of candidate security patches suggested by Automated Program Repair tools (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Aurora Papotti, Ranindya Paramitha, Fabio Massacci
Publicado en: Empirical Software Engineering, Edición 29, 2024, ISSN 1382-3256
Editor: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1007/s10664-024-10506-z

A Case-Control Study to Measure Behavioral Risks of Malware Encounters in Organizations (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Marcello Meschini, Giorgio Di Tizio, Marco Balduzzi, Fabio Massacci
Publicado en: IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Edición 19, 2024, ISSN 1556-6013
Editor: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
DOI: 10.1109/TIFS.2024.3456960

Addressing combinatorial experiments and scarcity of subjects by provably orthogonal and crossover experimental designs (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Fabio Massacci, Aurora Papotti, Ranindya Paramitha
Publicado en: Journal of Systems and Software, Edición 211, 2024, ISSN 0164-1212
Editor: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.jss.2024.111990

Technical leverage analysis in the Python ecosystem (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Ranindya Paramitha, Fabio Massacci
Publicado en: Empirical Software Engineering, Edición 28, 2024, ISSN 1382-3256
Editor: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1007/s10664-023-10355-2

HO-FMN: Hyperparameter optimization for fast minimum-norm attacks (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Raffaele Mura, Giuseppe Floris, Luca Scionis, Giorgio Piras, Maura Pintor, Ambra Demontis, Giorgio Giacinto, Battista Biggio, Fabio Roli
Publicado en: Neurocomputing, Edición 616, 2024, ISSN 0925-2312
Editor: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.neucom.2024.128918

APR4Vul: an empirical study of automatic program repair techniques on real-world Java vulnerabilities (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Quang-Cuong Bui, Ranindya Paramitha, Duc-Ly Vu, Fabio Massacci, Riccardo Scandariato
Publicado en: Empirical Software Engineering, Edición 29, 2024, ISSN 1382-3256
Editor: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1007/s10664-023-10415-7

Towards the Use of Domain Knowledge to Enhance Transformer-Based Vulnerability Detection (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Alessandro Marchetto, Rosmaël Zidane Lekeufack Foulefack
Publicado en: Communications in Computer and Information Science, Quality of Information and Communications Technology, 2024
Editor: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-70245-7_26

A Rapid Review on Graph-Based Learning Vulnerability Detection (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Rosmaël Zidane Lekeufack Foulefack, Alessandro Marchetto
Publicado en: Communications in Computer and Information Science, Quality of Information and Communications Technology, 2024
Editor: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-70245-7_25

Can explainability and deep-learning be used for localizing vulnerabilities in source code? (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Alessandro Marchetto
Publicado en: Proceedings of the 5th ACM/IEEE International Conference on Automation of Software Test (AST 2024), 2024
Editor: ACM
DOI: 10.1145/3644032.3644448

Hash4Patch: A Lightweight Low False Positive Tool for Finding Vulnerability Patch Commits (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Simone Scalco, Ranindya Paramitha
Publicado en: Proceedings of the 21st International Conference on Mining Software Repositories, 2024
Editor: ACM
DOI: 10.1145/3643991.3644871

Designing Secure AI-based Systems: a Multi-Vocal Literature Review (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Simon Schneider, Ananya Saha, Emanuele Mezzi, Katja Tuma, Riccardo Scandariato
Publicado en: 2024 IEEE Secure Development Conference (SecDev), 2024
Editor: IEEE
DOI: 10.1109/SecDev61143.2024.00007

Adversarial Testing with Reinforcement Learning: A Case Study on Autonomous Driving (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Andréa Doreste, Matteo Biagiola, Paolo Tonella
Publicado en: 2024 IEEE Conference on Software Testing, Verification and Validation (ICST), 2024
Editor: IEEE
DOI: 10.1109/ICST60714.2024.00034

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