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Using synthetic data and unsupervised learning methods for malware detection

Using synthetic data and unsupervised learning methods for malware detection
使用合成数据和无监督学习方法进行恶意软件检测
批准号:
10099768
负责人:
金额:
$7.53万
依托单位:
依托单位国家:
英国
项目类别:
Collaborative R&D
财政年份:
2023
资助国家:
英国
项目状态:
已结题
起止时间:
2023 至 --

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
在当今人工智能驱动的世界中,伟大的创新带来伟大?脆弱?ECG.ai 我们提供一个?量身定做的人工智能系统的网络安全平台,使用合成数据?模仿吗并防御漏洞是吗?不只是被动的,我们是主动的,无缝地融入?现有的开发流程,并始终领先于威胁。随着人工智能的采用激增,监管重点变得更加突出。ECG.ai 系统不仅智能,而且安全且合规。ECG.ai 它提供了一个模块化的API,可以集成到现有的开发生命周期中,以生成合成数据,用于增强AI模型的防御能力,模拟边缘情况和新型攻击,以提高模型的弹性。我们的平台允许组织使用合成数据来理解新的威胁并加强AI模型的防御能力,从而弥合网络安全和道德AI之间的差距。
英文摘要
In today's AI-driven world, with great innovation comes great?vulnerability.?ECG.ai is the game-changer. We offer a?tailored?cybersecurity platform for AI systems, using synthetic data?to mimic?and defend against vulnerabilities.??We are?not just reactive, we are proactive, seamlessly integrating into?existing development processes and always staying steps ahead of threats.?As AI adoption surges, regulatory focus sharpens.?ECG.ai ensures AI?systems are not just smart, but secure and compliant.??ECG.ai is a cybersecurity platform that secures AI systems against adversarial threats. It provides a modular API that can be integrated into the existing development lifecycle to generate synthetic data that can?be used to increase defence capabilities of AI models and simulates edge cases and novel attacks to improve model resilience. Our platform allows organizations to bridge the gap between cybersecurity and ethical AI using synthetic data to understand new threats and harden the defensive capabilities of AI models.
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会议论文
国内基金
海外基金
近空间飞行器载MIMO SAR高分辨率、宽测绘带遥感成像机理与方法
  • 批准号:
    41101317
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万元
  • 批准年份:
    2011
  • 负责人:
    王文钦
  • 依托单位:
基于大机动运动平台的特定目标多极化成像与匹配技术研究
  • 批准号:
    11176022
  • 项目类别:
    联合基金项目
  • 资助金额:
    46.0万元
  • 批准年份:
    2011
  • 负责人:
    周峰
  • 依托单位: