Description du projet
Système explicable de détection d’anomalies pour l’industrie des données
L’expansion rapide des technologies numériques et de l’internet des objets a entraîné une dépendance croissante à l’égard des technologies, des flux et du stockage des données. Cependant, à mesure que les volumes de données augmentent, les anomalies, les bogues et autres problèmes deviennent plus fréquents, ce qui nécessite des solutions avancées de détection et de prévention. Le projet ExplainableAD, financé par le CER, vise à relever les défis de la détection d’anomalies explicables (XAD) en développant un système XAD innovant qui renforce la sécurité des services numériques. Le projet intégrera la détection d’anomalies basée sur l’apprentissage profond avec des méthodes de découverte d’explications, fournissant aux utilisateurs des outils puissants pour identifier les activités frauduleuses et les dysfonctionnements de manière efficace et transparente.
Objectif
In the ExplainableAD project, we address the problem of eXplainable Anomaly Detection (XAD) on data streams with evolving, previously unknown, complex anomaly types. To bridge the gap between growing demands in the data industry and severely limited industry-grade solutions available today, we propose a breakthrough XAD system that offers unprecedented capabilities for safeguarding digital services. To this end, it seamlessly integrates deep learning-based anomaly detection (AD), which unlocks the power of detecting evolving, previously unknown, complex anomaly types, and explanation discovery (ED), which overcomes the non-interpretability of deep learning by returning human-readable, actionable insights. To establish a pathway from fundamental research to innovation, we will conduct 1) additional research activities on automated model selection, scalable execution, and data visualization; (2) prototyping, benchmarking analysis, and system demonstration; (3) large-scale use case studies with industry partners, leveraging ongoing collaborations and building new use cases across banking, finance, and healthcare domains; (4) market analysis and market entry strategy development to enable technology transfer.
Our XAD system will have a direct impact on end users across a variety of sectors, including fraud analysts in banking and financial services to combat ever-growing, complex fraud types, IT departments and cloud services to manage malfunction and performance challenges proactively, and biomedical researchers and staff to benefit from enhanced diagnostic accuracy and improved confidence. The PI will bring extensive experience from the ERC CoG grant, including a large number of publications and a highly skilled team, to this project. With a proven track record of delivering cutting-edge solutions to critical challenges faced by enterprises and society, she will leverage her strong industry connections to facilitate the transition from research to innovation.
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. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
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Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept Grants
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2024-POC
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
91128 PALAISEAU CEDEX
France
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.