Utveckling av Avancerade AI- och Deep Learning-metoder för säkerhets korrigeringar
| Diarienummer | |
| Koordinator | Högskolan i Halmstad |
| Bidrag från Vinnova | 145 000 kronor |
| Projektets löptid | oktober 2024 - mars 2025 |
| Status | Pågående |
| Utlysning | Internationell individrörlighet inom banbrytande teknik |
| Ansökningsomgång | Stängt erbjudande - Internationell individrörlighet för banbrytande teknik 2024 |
Syfte och mål
Genom att anpassa forskningsinsatserna till de globala målen som beskrivs i Agenda 2030, försöker projektet ta itu med kritiska utmaningar inom systemsäkerhet och AI. Specifikt fokuserar projektet på att förbättra säkerhetssystemen genom att använda avancerade AI-tekniker för att mildra partiskhet, särskilt könsbias, inom maskininlärningsmodeller.
Förväntade effekter och resultat
Projektet syftar till att förbättra AI-kapaciteten genom att integrera tekniker för insamling av dolda säkerhetslappar och metoder för förutsägelse av sårbarhet. Huvudsyftet med denna forskning är att utveckla robusta modeller som kan identifiera och förutsäga sårbarheter i programvara med öppen källkod.
Planerat upplägg och genomförande
Resultaten lovar att förbättra effektiviteten och tillförlitligheten hos mjukvarusäkerhetssystem, vilket ger säkrare och motståndskraftiga AI-drivna lösningar.