Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Automated Vulnerability Detection in Software Development Using AI Techniques

Opis projektu

Mądrzejsza sztuczna inteligencja dla bezpieczniejszego oprogramowania

Zagrożenia cybernetyczne nieustannie ewoluują, a tradycyjne metody testowania często nie są w stanie za nimi nadążyć. Z tego względu finansowany ze środków UE projekt AISSAM wdroży inteligentniejsze metody wykrywania luk w zabezpieczeniach w procesie tworzenia oprogramowania. Poprzez połączenie analizy statycznej, analizy symbolicznej i sztucznej inteligencji zespół projektu AISSAM stworzy narzędzie, które będzie symulować ataki, identyfikować słabe punkty w czasie rzeczywistym i ograniczy liczbę fałszywych alarmów. W odróżnieniu od innych systemów AI, które zajmują się tylko jednym typem analizy, rozwiązanie AISSAM integruje oba, dzięki czemu wykrywanie jest szybsze i dokładniejsze. Projekt dostarczy prototyp usprawniający testy penetracyjne, co pomoże programistom szybko i niezawodnie wykrywać luki w zabezpieczeniach. Projekt AISSAM, który wspiera MŚP, obiecuje wyższe bezpieczeństwo cybernetyczne i większe oszczędności, dzięki czemu bezpieczniejszy rozwój oprogramowania stanie się łatwiejszy do osiągnięcia.

Cel

"In today's software development problematic become new security threats that always appearing. To combat this, we can integrate penetration testing right into the development framework. With penetration testing, we can make the program mimic an attacker and simulate several different ways an attacker would try to breach the system. This gives us some immediate and valuable feedback on the system's potential weaknesses. Even when we use additional tools to do the actual pen testing, we can still derive value from doing them in the development framework. These ""tests"" are also valuable based in real time.
The project aims to ensure more effectively uncover software vulnerabilities by combining static and symbolic analysis with artificial intelligence (AI) advances.
The project objectives:
1. to analyse existing practices on minimizing positives and enhance method efficiency by harnessing AI capabilities, for results to decrease Cybersecurity problems.
2. to develop an AI-based model that improves bug detection accuracy by efficiently integrating symbolic execution with static analysis.
3. to develop AI based prototype on static and symbolic analysis improving penetration testing accuracy.
AI-powered prototype will enhance current techniques by improving the resource-intensive symbolic execution process and minimizing false positives, which are frequently linked to static analysis.
While current AI tools typically handle either symbolic analysis or static analysis, the AI model we will develop will cover both of them. AISSAM promises more comprehensive problem finding tool than either kind of analysis can deliver on its own. Technological impact will be made on up to 20 SME’s and will significantly increase efficiency of bug detection accuracy by efficiently integrating symbolic execution. SME’s will get also an economic impact by saving funding for cybersecurity challenges solving.
"

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-WIDERA-2024-TALENTS-02

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

KAUNO TECHNOLOGIJOS UNIVERSITETAS
Wkład UE netto
€ 181 136,16
Adres
K DONELAICIO 73
LT-44029 Kaunas
Litwa
Region
Lietuva Vidurio ir vakarų Lietuvos regionas Kauno apskritis
Rodzaj działalności
Higher or Secondary Education Establishments
Linki
Koszt całkowity
Brak danych