AI Attack and Defense for the Smart Healthcare

Información del proyecto

ANTIDOTE

Identificador del acuerdo de subvención: 101183162

DOI

10.3030/101183162

Fecha de la firma de la CE 21 Noviembre 2024

Fecha de inicio 1 Enero 2025

Fecha de finalización 31 Diciembre 2028

Financiado con arreglo a

• Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)

Coste total

Sin datos

Aportación de la UE

€ 1 600 800,00

Coordinado por

UNIVERSITY OF PIRAEUS RESEARCH CENTER
Greece

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

Documents, reports (1)

Attack exploration and Adversarial AI Threat model for Smart Healthcare

This deliverable will identify attack examples of AI models applied in cybersecurity and design the adversarial AI threat model that will also include possible countermeasures against the identified threats.

Data Management Plan (1)

Quality Assurance and Data Management Plan

It will describe the project quality plan and the data management plan, and gender equality plan.

Publicaciones

Peer reviewed articles (3)

Testing the limits: exploring adversarial techniques in AI models

Autores: Apostolis Zarras, Athanasia Kollarou, Aristeidis Farao, Panagiotis Bountakas, Christos Xenakis
Publicado en: PeerJ Computer Science, Edición 11, 2025, ISSN 2376-5992
Editor: PeerJ
DOI: 10.7717/PEERJ-CS.3330

Unleashing the Power of Wireless Communication in Healthcare by Empowering Patient Care and Connectivity: A Comprehensive Survey

Autores: Urvashi Chaudhary, Mohammad Furqan Ali, Ambrish Kumar, Abhishek Sharma, Dushantha K. Nalin Jayakody
Publicado en: IEEE Access, Edición 13, 2025, ISSN 2169-3536
Editor: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
DOI: 10.1109/ACCESS.2025.3578344

SSLA: a semi-supervised framework for real-time injection detection and anomaly monitoring in cloud-based web applications with real-world implementation and evaluation

Autores: Seyed Salar Sefati, Bahman Arasteh, Octavian Fratu, Simona Halunga
Publicado en: Journal of Cloud Computing, Edición 14, 2025, ISSN 2192-113X
Editor: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1186/S13677-025-00765-6

Conference proceedings (1)

Red vs. Blue Team Training Scenarios for 5G/6G Networks

Autores: Stylianos Karagiannis, Antonios Kasotakis, Emmanouil Magkos, Christoforos Ntantogian
Publicado en: Lecture Notes in Computer Science, Availability, Reliability and Security, 2025
Editor: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-032-00642-4_3