Opis projektu
Zagadnienia cyberbezpieczeństwa dotyczące samochodów automatycznych
Rozwój łączności i technologii automatyzacji stwarza liczne możliwości w wielu dziedzinach, między innymi na polu połączonych i autonomicznych pojazdów, których rozwój jest możliwy dzięki postępowi technologicznemu. Innowacyjne rozwiązania rewolucjonizują standardy w biznesie i przyczyniają się do zwiększenia inwestycji, ale są również narażone na cyberataki. W finansowanym przez UE projekcie MALAGA wykorzystana zostanie technologia uczenia maszynowego w celu zbadania zagrożeń dla cyberbezpieczeństwa, jak również znalezienia sposobów na zmniejszenie ryzyka w dziedzinie pojazdów połączonych i autonomicznych. Uczenie maszynowe umożliwi przewidywanie zagrożeń i wycenę polis ubezpieczeniowych, aby pobudzić innowacje i przedsiębiorczość w Europie.
Cel
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.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
- inżynieria i technologiaprzemysł maszynowyinżynieria pojazdówinżynieria motoryzacyjnapojazd autonomiczny
- nauki społecznesocjologiastosunki przemysłoweautomatyzacja
- nauki społeczneekonomia i biznesbiznes i zarządzaniemodel biznesowy
- nauki przyrodniczeinformatykasztuczna inteligencjauczenie maszynoweuczenie głębokie
- nauki przyrodniczeinformatykabezpieczeństwo teleinformatyczne
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Słowa kluczowe
Program(-y)
Temat(-y)
System finansowania
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Koordynator
- Limerick
Irlandia