Graph-based Learning and Analysis for intrusion Detection in Information Systems (GLADIS)

Type of project: ANR
Contract dates: 2021 - 2024
Équipe(s): GOAL
Responsable scientifique LIRIS: Mohammed Haddad
Partenaire(s): Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust

Description:
Le projet GLADIS vise à construire un système efficace de détection de cyberattaques en temps réel basé sur une représentation graphes des activités du système. La nouveauté scientifique principale consiste à modéliser des logs hétérogènes, produits par les différents périphériques, par un ensemble de graphes dynamiques afin de suivre les différentes activités et comportements, d'identifier les anomalies et de retracer les sources des attaques en utilisant des techniques d'analyse de graphes (apprentissage et détection d'anomalies dans les graphes) en mode flux.