Il Cnr \u00e8 coinvolto con gli Istituti Imati e Icar nel progetto Protecting Sensitive Cyber Ecosystems from Upcoming Next Generation and AI-generated Malware Threats – PERUN, formalmente avviato il 1\u00b0 ottobre nell\u2019ambito del programma Horizon Europe, e di cui si \u00e8 in programma kick off meeting il 27 e 28 ottobre prossimi a Varsavia.<\/p>\n
Il progetto ha l’obiettivo fornire una risposta europea alle minacce alla sicurezza di nuova generazione, rafforzando la resilienza informatica dell’Europa con particolare attenzione alla difesa delle infrastrutture digitali critiche contro attacchi sofisticati guidati dall\u2019intelligenza artificiale. A tal fine \u00e8 stato costituito un consorzio di 17 partner da otto Paesi europei: oltre all’Italia sono presenti istituzioni, imprese e organizzazioni da Belgio, Francia, Germania, Polonia, Romania, Spagna e Svizzera. Insieme, svilupperanno soluzioni avanzate basate su intelligenza artificiale (IA) e machine learning (ML), con l\u2019obiettivo di proteggere le infrastrutture di cybersicurezza a livello nazionale, le reti di ricerca e istruzione, le infrastrutture energetiche critiche, le ONG responsabili dell\u2019erogazione di servizi essenziali e i centri operativi di sicurezza (SOC), solo per citarne alcuni. A guidare il consorzio, la FernUniversit\u00e4t di Hagen, in Germania (coordinatore prof. Micha\u0142 Choras).<\/p>\n
Di durata triennale, PERUN \u00e8 finanziato con un contributo di circa 5,5 milioni di euro: le azioni pilota selezionate affronteranno sfide chiave come malware generati da IA, stegomalware, comunicazioni cifrate, e attacchi informatici su larga scala.<\/p>\n
All\u2019interno del progetto, il Cnr si occuper\u00e0 di meccanismi basati su AI\/ML per rilevare software malevolo con funzionalit\u00e0 avanzate, ad esempio malware capaci di celare payload all\u2019interno di immagini o di comunicare in maniera occulta con l\u2019attaccante. Un\u2019altra attivit\u00e0 rilevante riguarda l\u2019utilizzo di Large Language Models (LLMs) per generare automaticamente software malevolo sintetico: questo consentir\u00e0 di anticipare gli attacchi e rendere le tecniche di rilevamento pi\u00f9 robuste.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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