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Prédire les menaces futures

La prévision des attaques peut aider à les prévenir ou, du moins, à réduire leur impact. De nos jours, les méthodes de prévision d’attaque existantes ne permettent de prédire avec précision que quelques heures à l’avance ou ne peuvent prédire des attaques à motivation géopolitique. ThreatPredict a pour objectif de prédire différents types d’attaques plusieurs jours à l’avance. Elle développe des algorithmes d’apprentissage automatique qui capturent la dynamique spatio-temporelle des cyberattaques et des événements sociaux, géopolitiques et techniques mondiaux. Diverses sources d’informations sont collectées, enrichies et corrélées, telles que les données de pots de miel, Darknet, GDELT, Twitter et les bases de données de vulnérabilités. En plus d’avertir des attaques, ce projet améliorera notre compréhension de l’effet des événements mondiaux sur la cybersécurité.

Prédire les menaces futures

La prévision des attaques peut aider à les prévenir ou, du moins, à réduire leur impact. De nos jours, les méthodes de prévision d’attaque existantes ne permettent de prédire avec précision que quelques heures à l’avance ou ne peuvent prédire des attaques à motivation géopolitique. ThreatPredict a pour objectif de prédire différents types d’attaques plusieurs jours à l’avance. Elle développe des algorithmes d’apprentissage automatique qui capturent la dynamique spatio-temporelle des cyberattaques et des événements sociaux, géopolitiques et techniques mondiaux. Diverses sources d’informations sont collectées, enrichies et corrélées, telles que les données de pots de miel, Darknet, GDELT, Twitter et les bases de données de vulnérabilités. En plus d’avertir des attaques, ce projet améliorera notre compréhension de l’effet des événements mondiaux sur la cybersécurité.

Projet International

Ce projet impliquait trois pays avec trois partenaires académiques pour fournir une recherche de haute qualité: Inria en France, Université internationale de Rabat au Maroc et Carnegie Mellon University aux États-Unis.

Partenaires

Financement

Nouvelles

Papier accepté à ISI 2018

Nous sommes heureux de vous annoncer l’acceptation de notre papier à la conférence IEEE Intelligence and Security Informatics (ISI) 2018 Le titre du papier est Exploratory Data Analysis of a Network Telescope Traffic and Prediction of Port Probing Rates et les co-auteurs sont Mehdi Zakroum, Abdellah Houmz, Mounir Ghogho, Ghita Mezzour, Jérôme François, Abdelkader Lahmadi and … Continuer la lecture de « Papier accepté à ISI 2018 »

ThreatPredict à la conférence NetSoft18

ThreatPredict @ IEEE NetSoft18

Des premiers résultats de ThreatPredict ont été présenté à l’IEEE Netsoft 2018, dans l’atelier ETSN: https://project.inria.fr/etsn/. Jérôme François présentait des résultats sur les méthodes d’extraction des relations connues entre les descriptions d’attaque et de vulnérabilité afin d’améliorer leur classification et de prédire des relations inconnues.

ThreatPredict à RESSI 2018

Le projet ThreatPredict a été présenté par Jérôme François à RESSI 2018. RESSI est un événement majeur en matière de sécurité des réseaux et des systèmes réunissant plus de 60 chercheurs et praticiens cette année avec de nombreuses interactions en direct. La présentation a présenté les principaux défis que le projet vise à relever ainsi … Continuer la lecture de « ThreatPredict à RESSI 2018 »

Publications

2018

  • Quang-Vinh Dang, Jérôme François. Utilizing attack enumerations to study SDN/NFV vulnerabilities. IEEE ETSN – Emerging Trends in Softwarized Networks, Jun 2018, Montreal, Canada
  • Kathleen M. Carley, Guido Cervone, Nitin Agarwal, Huan Liu, 2018, Social Cyber-Security, In Proceedings of the International Conference SBP-BRiMS 2018, Halil Bisgin, Ayaz Hyder, Chris Dancy, and Robert Thomson (Eds.) July 10-13, 2018 Washington DC, Springer.
  • Geoffrey Dobson and Kathleen M. Carley, 2018, A Computational Model of Cyber Situational Awareness, In Proceedings of the International Conference SBP-BRiMS 2018, Halil Bisgin, Ayaz Hyder, Chris Dancy, and Robert Thomson (Eds.) July 10-13, 2018 Washington DC, Springer.
  • Ghita Mezzour, Kathleen M. Carley, L. Richard Carley. Remote Assessment of Countries’ Cyber Weapon Capabilities. Social Network Analysis and Mining (R&R)
  • T. Tang, S.A.R. Zaidi, D. McLernon, L. Mhamdi, M. Ghogho, “Deep Recurrent Neural Network for Intrusion Detection in SDN-based Networks, IEEE International Conference on Network Softwarization (NetSoft 2018), Montreal, Canada, June 2018.

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Our paper « Exploratory #DataAnalysis of a #Network #TelescopeTraffic and #Prediction of #PortProbingRates » was accepted in @ieeeisiconf #ieeeisi18 💪
@Inria_Nancy @UIRabat more information will come so stay posted!

The ThreatPredict project funded by NATO SPS is now on Twitter! Inria in France, International University of Rabat in Morocco, and Carnegie Mellon University in USA will predict future threats in Internet. Have a look at https://t.co/GB1j3mC0f4

YAY, #NATO_SPS project « ThreatPredict: From Global Social and Technical Big Data to Cyber Threat Forecast » got funded #uir #inria #cmu

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