Descrizione del progetto
Un modulo di rilevamento delle anomalie intelligente, automatico, accurato e sicuro
Entro il 2025, il numero di dispositivi connessi potrebbe raggiungere quasi 75 miliardi a livello mondiale. L’enorme quantità di dati generati richiederà una gestione altamente efficiente e sicura di questi dispositivi (fotocamere, sensori, termostati, router ecc). Il progetto SmartAD, finanziato dall’UE, sosterrà lo sviluppo di un unico strumento di automazione, provisioning e sicurezza integrato in Linux. Nell’ambito dell’azione «SME innovation associate» (responsabile dell’innovazione presso le PMI), il progetto assisterà l’azienda norvegese QBee (piattaforma «qbee.io») nello sviluppo di un modulo innovativo, ovvero un modulo di rilevamento delle anomalie automatico, intelligente, accurato e sicuro. Il reclutamento di un responsabile dell’innovazione aiuterà QBee nel passaggio alla prossima fase dell’innovazione, dove sono richieste competenze all’avanguardia nell’ambito dell’intelligenza artificiale/dell’apprendimento automatico e dell’analisi dei dati.
Obiettivo
IoT has taken the world by storm and in 2025 there will be ~75Bn connected devices, creating an amount of data never generated before. This comes with a new set of challenges, which need to be addressed with regards to IoT device management, especially in industrial settings. Currently, there are limited tools for embedded Linux IoT device management (e.g. cameras, sensors, thermostats, routers, etc), which are not able to effectively manage the devices and keep the IoT infrastructure secure.
QBee offers the qbee.io platform, a unique embedded Linux automation, provisioning and security tool enabling a highly efficient IoT device management with high security focus for the overall IoT infrastructure. With the SmartAD project, QBee targets the development of an innovative module to the platform, namely an automated smart, accurate and secure anomaly detection module, which was identified as top priority to disrupt the IoT devices management tools. Intelligent algorithms can be used for detection of malfunctioning/suspicious behavior using advanced anomaly detection, fingerprinting and the awareness of configuration changes that the device should adhere to. To achieve this, time series data as well as file and configuration changes needs to be analyzed.
Although, QBee has a strong team in the area of full-stack development, system administration, embedded devices (Linux), automation and cloud software scaling, which allowed to bring the product to a beta-version, it is also very small, and currently QBee does not have in-house skills for the next innovation stage, where forefront Artificial Intelligence/Machine Learning and data analytics skills are demanded. The SME Innovation Associate Programme fits the QBee plan on boosting R&D activities and the recruitment of an Innovation Associate will be critical to develop this module which will make qbee.io platform unique in terms of detection & prevention of cyberattacks on industrial IoT infrastructures.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Programma(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) H2020-INNOSUP-2018-2020
Vedi altri progetti per questo bandoBando secondario
H2020-INNOSUP-2020-02
Meccanismo di finanziamento
CSA-LSP - Coordination and support action Lump sumCoordinatore
1414 TROLLASEN
Norvegia
L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.