Description du projet
Détecter des structures malveillantes cachées dans des réseaux complexes
Les plateformes en ligne, les systèmes de communication et les infrastructures pilotées par l’IA sont vulnérables aux acteurs malveillants dissimulés qui se fondent dans l’activité normale. Les méthodes de détection actuelles ne tiennent pas compte de la nature complexe et structurée des réseaux du monde réel. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet PAiNe utilise une approche mathématique rigoureuse pour développer des modèles de réseau réalistes avec des anomalies intégrées, identifier les limites de détection fiable de ces anomalies, et concevoir des algorithmes efficaces capables de les corriger avec des garanties éprouvées. Ces méthodes seront ensuite testées sur des données simulées et réelles, et tous les résultats ainsi que les logiciels seront publiés en open source afin de soutenir les applications dans le domaine de la cybersécurité et de la protection des systèmes d’IA. En définitive, ce projet vise à améliorer la fiabilité des systèmes d’IA.
Objectif
In today’s hyper-connected world, detecting malicious actors embedded in complex systems is a critical challenge with direct implications for cybersecurity, information integrity, and the safe deployment of AI technologies. This project will examine the problem from a mathematical perspective, focusing on random graphs with planted anomalies: small sets of nodes whose connectivity differs from that of the rest of the network. Many existing methods employ heuristics without formal guarantees of their performance, or they often overlook key aspects of real networks, such as inhomogeneity, spatial structure, or higher-order connections.
The project will develop along four specific goals:
(1) Build models of planted anomalies in networks that include realistic features;
(2) Find the thresholds between recovery achievability and impossibility;
(3) Design algorithms that guarantee planted anomalies recovery in polynomial time;
(4) Test these methods on both synthetic data and real network datasets.
My research will provide a clearer understanding of the limitations of anomaly detection and offer practical tools that others can utilize. All results will be shared, and the implementation will be collected in an open-source software. These outcomes are relevant for detecting cyber attacks, tracking disinformation, and protecting AI systems from hidden manipulation. The project supports European goals in cybersecurity, digital resilience, and trustworthy AI by developing reliable detection methods.
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.
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.
- sciences naturelles informatique et science de l'information logiciel
- sciences naturelles informatique et science de l'information sécurité informatique
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Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
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.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)
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-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships
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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) HORIZON-MSCA-2025-PF
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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.
35122 Padova
Italie
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.