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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Organization sPecific Threat Intelligence Mining and sharing

CORDIS proporciona enlaces a los documentos públicos y las publicaciones de los proyectos de los programas marco HORIZONTE.

Los enlaces a los documentos y las publicaciones de los proyectos del Séptimo Programa Marco, así como los enlaces a algunos tipos de resultados específicos, como conjuntos de datos y «software», se obtienen dinámicamente de OpenAIRE .

Resultado final

Data Management Plan (se abrirá en una nueva ventana)

The Data Management Plan describes the data management life cycle for all data sets that will be collected processed or generated by the action It is a document describing what data will be collected processed or generated and following what methodology and standards whether and how this data will be shared andor made open and how it will be curated and preserved

Communication, Dissemination & Outreach Plan (se abrirá en una nueva ventana)

The plan describes the planned measures to maximize the impact of the project, including the dissemination and exploitation measures that are planned, and the target group(s) addressed. Regarding communication measures and public engagement strategy, the aim is to inform and reach out to society and show the activities performed, and the use and the benefits the project will have for citizens

Publicaciones

Effectiveness of machine learning based android malware detectors against adversarial attacks (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Jyothish, A., Mathew, A. & Vinod, P
Publicado en: Cluster Computing, 2023, ISSN 1573-7543
Editor: Springer
DOI: 10.1007/s10586-023-04086-8

Computer Communications (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Sameera, K. M., Serena Nicolazzo, Marco Arazzi, Antonino Nocera, Rafidha Rehiman KA, P. Vinod, and Mauro Conti.
Publicado en: Computer Communications, 2024, ISSN 0140-3664
Editor: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.comcom.2024.04.024

vDefender: An explainable and introspection-based approach for identifying emerging malware behaviour at hypervisor-layer in virtualization environment (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Avantika Gaur, Preeti Mishra, Vinod P., Arjun Singh, Vijay Varadharajan, Uday Tupakula, Mauro Conti
Publicado en: Computers and Electrical Engineering, Edición 120, 2024, ISSN 0045-7906
Editor: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.compeleceng.2024.109742

SecDefender: Detecting low-quality models in multidomain federated learning systems (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Sameera K.M., Arnaldo Sgueglia, Vinod P., Rafidha Rehiman K.A., Corrado Aaron Visaggio, Andrea Di Sorbo, Mauro Conti
Publicado en: Future Generation Computer Systems, Edición 164, 2024, ISSN 0167-739X
Editor: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.future.2024.107587

Deep learning fusion for effective malware detection: leveraging visual features (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Jahez Abraham Johny, K. A. Asmitha, P. Vinod, G. Radhamani, K. A. Rafidha Rehiman, Mauro Conti
Publicado en: Cluster Computing, Edición 28, 2024, ISSN 1386-7857
Editor: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1007/s10586-024-04723-w

Android malware defense through a hybrid multi-modal approach (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Asmitha K.A., Vinod P., Rafidha Rehiman K.A., Neeraj Raveendran, Mauro Conti
Publicado en: Journal of Network and Computer Applications, Edición 233, 2024, ISSN 1084-8045
Editor: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.jnca.2024.104035

Through the static: Demystifying malware visualization via explainability (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Matteo Brosolo, Vinod P., Mauro Conti
Publicado en: Journal of Information Security and Applications, Edición 91, 2025, ISSN 2214-2126
Editor: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.JISA.2025.104063

Deep learning vs. adversarial noise: a battle in malware image analysis (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Asmitha, K. A., Vinod Puthuvath, K. A. Rafidha Rehiman, and S. L. Ananth.
Publicado en: Cluster Computing, 2024, ISSN 1573-7543
Editor: Springer
DOI: 10.1007/s10586-024-04397-4

OSTIS: A novel Organization-Specific Threat Intelligence System (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Dincy R. Arikkat, Vinod P., Rafidha Rehiman K.A., Serena Nicolazzo, Antonino Nocera, Georgiana Timpau, Mauro Conti
Publicado en: Computers & Security, Edición 145, 2024, ISSN 0167-4048
Editor: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.cose.2024.103990

LFGurad: A Defense against Label Flipping Attack in Federated Learning for Vehicular Network (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Sameera K.M., Vinod P., Rafidha Rehiman K.A., Mauro Conti
Publicado en: Computer Networks, Edición 254, 2024, ISSN 1389-1286
Editor: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.comnet.2024.110768

SeCTIS: A framework to Secure CTI Sharing (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Dincy R. Arikkat, Mert Cihangiroglu, Mauro Conti, Rafidha Rehiman K.A., Serena Nicolazzo, Antonino Nocera, Vinod P.
Publicado en: Future Generation Computer Systems, Edición 164, 2024, ISSN 0167-739X
Editor: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.future.2024.107562

Interpretable PDF Malware Detector (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Sneha Rajagopal C.H.M.M College For Advanced Studies, Trivandrum, Kerala, India ; Avanthika Gaur; P. Vinod
Publicado en: SINCONF, 2023, ISBN 979-8-3503-4321-2
Editor: IEEE
DOI: 10.1109/SIN60469.2023.10474653

Relation Extraction Techniques in Cyber Threat Intelligence (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Dincy R. Arikkat, P. Vinod, Rafidha Rehiman K. A., Serena Nicolazzo, Antonino Nocera, Mauro Conti
Publicado en: Lecture Notes in Computer Science, Natural Language Processing and Information Systems, 2024
Editor: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-70239-6_24

SoK: Visualization-based Malware Detection Techniques (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Matteo Brosolo, Vinod Puthuvath, Asmitha KA, Rafidha Rehiman, Mauro Conti
Publicado en: Proceedings of the 19th International Conference on Availability, Reliability and Security, 2025
Editor: ACM
DOI: 10.1145/3664476.3664514

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