Description du projet
Un cadre de défense basé sur le cloud et indépendant de la plateforme pour les applications d’IA
Les actions malveillantes et les attaques adverses constituent des menaces importantes pour les applications et les opérations d’IA, ce qui accroît la nécessité de mettre au point des solutions innovantes pour protéger l’IA. Le projet cPAID, financé par l’UE, vise à rechercher, concevoir et développer un cadre de défense basé sur le cloud et indépendant de la plateforme pour protéger les applications et les opérations d’IA contre ces attaques. Il s’intéressera aux attaques adverses, telles que l’empoisonnement et l’évasion, en utilisant des méthodes de défense basées sur l’IA et en garantissant le respect des principes de l’UE en matière d’éthique de l’IA. En outre, le projet validera les performances des systèmes d’IA dans des scénarios réels et encouragera la recherche visant à élaborer des systèmes de certification qui garantissent la robustesse, la sécurité, la confidentialité et l’excellence éthique des applications et des systèmes d’IA.
Objectif
cPAID envisions researching, designing, and developing a cloud-based platform-agnostic defense framework for the holistic protection of AI applications and the overall AI operations of organizations against malicious actions and adversarial attacks. cPAID aims at tackling both poisoning and evasion adversarial attacks by combining AI-based defense methods (e.g. life-long semi-supervised reinforcement learning, transfer learning, feature reduction, adversarial training), security- and privacy-by-design, privacy-preserving, explainable AI (XAI), Generative AI, context-awareness as well as risk and vulnerability assessment and threat intelligence of AI systems. cPAID will identify guidelines to a) guarantee security- and privacy-by-design in the design and development of AI applications, b) thoroughly assess the robustness and resiliency of ML and DL algorithms against adversarial attacks, c) ensure that EU principles for AI ethics have been considered, and d) validate the performance of AI systems in real-life use case scenarios. The identified guidelines aspire to promote research toward developing certification schemes that will certify the robustness, security, privacy, and ethical excellence of AI applications and systems.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.
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- sciences naturellesinformatique et science de l'informationintelligence artificielleapprentissage automatiqueapprentissage par transfert
- sciences naturellesinformatique et science de l'informationintelligence artificielleapprentissage automatiqueapprentissage par renforcement
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Programme(s)
Régime de financement
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinateur
8070 Bertrange
Luxembourg
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Participants (17)
Entité juridique autre qu’un sous-traitant qui est affiliée ou juridiquement liée à un participant. L’entité réalise des travaux dans les conditions prévues par la convention de subvention, fournit des biens ou des services pour l’action, mais n’a pas signé la convention de subvention. Le tiers respecte les règles applicables au participant qui lui est lié dans le cadre de la convention de subvention en ce qui concerne l’éligibilité des coûts et le contrôle des dépenses.
176 71 Athina
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041386 BUCURESTI
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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
02-326 WARSZAWA
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3013 Limassol
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46022 Valencia
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10612 Tallinn
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28050 MADRID
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71004 Heraklion
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71110 Irakleio
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38106 Braunschweig
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1050 Bruxelles / Brussel
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3071 Limassol
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714 14 GAZI
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A91 RW26 DUNDALK CO LOUTH
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7491 Trondheim
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43124 Parma
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1700 SOFIA
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