Applying Machine Learning to Cyber Risk Analysis and Mitigation

Informations projet

MALAGA

N° de convention de subvention: 844864

DOI 10.3030/844864

Projet clôturé le 31 Mai 2021

Date de signature de la CE 3 Mai 2019

Date de début 1 Septembre 2019

Date de fin 6 Octobre 2021

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coût total € 196 590,72

Contribution de l’UE € 196 590,72

Coordonné par

UNIVERSITY OF LIMERICK
Ireland

Description du projet

Prendre en compte la cybersécurité pour les voitures autonomes

L’essor de la connectivité et des technologies d’automatisation crée de plus en plus d’opportunités dans de nombreux domaines. Les véhicules connectés et autonomes (VCA) constituent un domaine sur lequel ces avancées technologiques ont un impact significatif. Si l’innovation bouscule les normes des entreprises et encourage les investissements, elle est également source d’exposition à des attaques en matière de cybersécurité. Le projet MALAGA, financé par l’UE, utilisera la technologie de l’apprentissage machine (AM) afin d’étudier les risques liés à la cybersécurité et de trouver des moyens de réduire ces risques dans le secteur des VCA. Avec l’AM, le projet permettra de prévoir les risques et d’établir la tarification des polices d’assurance, ouvrant ainsi la voie à l’innovation et à l’activité entrepreneuriale en Europe.

Objectif

Increasing connectivity and automation presents many opportunities and challenges for society. Emerging technology can benefit all citizens with better communication, increased environmental sustainability, autonomous transport, safer roads,, the list is almost inexhaustible. These emerging technologies will disrupt existing business models including underwriting and risk transfer. This disruption can stifle venture capital, innovation and risk taking in key emerging technologies and can inhibit regulatory development and societal acceptance.

My research will examine Connected and Autonomous Vehicles (CAV) cybersecurity risks and mitigation using Machine Learning (ML) techniques to predict future risks, price insurance policies and and thereby foster innovation and entrepreneurial activity in Europe. My research will go beyond the SoA and implement models in ML like ensemble models and deep learning to forecast the risks of CAV technology. A network model of interactions will be trained and evaluated to study cascading of risks and threats in the CAV environment.

My host team at the University of Limerick have members with machine learning skills, actuarial skills, ethical skills and underwriting experience. I will have access to staff development programmes, training courses, workshops, online courses and internal meetings. My host team are directly connected to a large variety of colleagues in other EU locations in both academic and industry positions. I will work with my host and partners to develop my research and increase my skillsets.

My research directly contributes to several UN sustainable development goals. On a personal level, the impact of my fellowship and collaborations will expand my set of skills, both research-related and transferable ones, leading to greatly improved career prospects both in and outside academia. My new abilities will include enhanced machine learning capabilities, cyber risk expertise and risk engineering skills.

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: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

• ingénierie et technologie › génie mécanique › génie automobile › ingénierie automobile › véhicule autonome
• sciences sociales › sociologie › relations industrielles › automatisation
• sciences sociales › économie et affaires › entreprise et gestion › modèle d’entreprise
• sciences naturelles › informatique et science de l'information › intelligence artificielle › apprentissage automatique › apprentissage profond
• sciences naturelles › informatique et science de l'information › sécurité informatique

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Mots‑clés

• Autonomous Vehicles
• Cyber Security
• Insurance

Programme(s)

• H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions Main Programme
• H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility

Thème(s)

• MSCA-IF-2018 - Individual Fellowships

Appel à propositions

H2020-MSCA-IF-2018

Régime de financement

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

Coordinateur

UNIVERSITY OF LIMERICK

• Contribution nette de l'UE: € 196 590,72
• Adresse: NATIONAL TECHNOLOGICAL PARK, PLASSEY ; - Limerick ; Irlande
• Région: Ireland › Southern › Mid-West
• Type d’activité: Higher or Secondary Education Establishments
• Coût total: € 196 590,72