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cPAID

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Cloud-based Platform-agnostic Adversarial aI Defence framework– CPAID

cPAID envisions researching, designing, and developing a cloud-based platform-agnostic defense framework for the holistic protection of AI applications and the overall AI operations of organizations against malicious actions and a... ver más

30/09/2027

UNISYSTEMS LUXEMBO...

6M€

Presupuesto del proyecto: 6M€

Líder del proyecto

UNISYSTEMS LUXEMBOURG SARL No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2024-10-01

HORIZON-CL3-2023-CS-01-03: Security of robust AI systems Expected Outcome:Projects’ results are expected to contribute to some or all of the following outcom...

I+D

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

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Participantes

UNISYSTEMS LUXEMBOURG SARL

Lider

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Duración del proyecto: 35 meses Fecha Inicio: 2024-10-01
Fecha Fin: 2027-09-30

Líder del proyecto

UNISYSTEMS LUXEMBOURG SARL No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 6M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto cPAID envisions researching, designing, and developing a cloud-based platform-agnostic defense framework for the holistic protection of AI applications and the overall AI operations of organizations against malicious actions and adversarial attacks. cPAID aims at tackling both poisoning and evasion adversarial attacks by combining AI-based defense methods (e.g., life-long semi-supervised reinforcement learning, transfer learning, feature reduction, adversarial training), security- and privacy-by-design, privacy-preserving, explainable AI (XAI), Generative AI, context-awareness as well as risk and vulnerability assessment and threat intelligence of AI systems. cPAID will identify guidelines to a) guarantee security- and privacy-by-design in the design and development of AI applications, b) thoroughly assess the robustness and resiliency of ML and DL algorithms against adversarial attacks, c) ensure that EU principles for AI ethics have been considered, and d) validate the performance of AI systems in real-life use case scenarios. The identified guidelines aspire to promote research toward developing certification schemes that will certify the robustness, security, privacy, and ethical excellence of AI applications and systems.

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