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L'adoption généralisée des dispositifs connectés et l'adoption de l'apprentissage automatique permettent aux attaquants de lancer plusieurs cyber-attaques et attaques adversariales. Par conséquent, les objectifs de cette thèse sont d'explorer et de développer des solutions de pointe pour améliorer la sécurité des systèmes en détectant efficacement et efficacement les cyber-attaques tout en défendant également les systèmes reposant sur l'apprentissage automatique contre les attaques adversariales. Les principaux résultats de notre thèse comprennent plusieurs récompenses, la publication de huit articles dans des revues prestigieuses, trois articles de conférence, deux brevets et un enregistrement de logiciel. De plus, notre recherche a été reconnue et récompensée comme l'un des deux lauréats de la bourse Microsoft Research Ph.D. 2022 en sécurité, confidentialité et cryptographie dans le monde.
Araujo-Filho et al. (Mon,) ont étudié cette question.