As sessões irão decorrer na sala DS.1.2, do Edifício D, pelas 15h00, são de livre acesso, sem a necessidade de pré-inscrição. Os oradores são bolseiros de investigação em projetos do CIIC. Serão apresentados e discutidos desafios, soluções e oportunidades futuras.

Sessões:

08 de maio – Dataset Creation for Machine Learning-based Intrusion Detection – A sessão abordará a criação de datasets para treino e avaliação de modelos de machine learning aplicados à cibersegurança. Será discutido um caso de estudo contemplando dados coletados de tráfego de rede normal e malicioso em ambiente IoT, bem como os desafios e estratégias associados à utilização do dataset em sistemas de deteção de intrusão.

15 de maio – Machine Learning and Privacy-Maintainance in Augmented Reality Applications – Este seminário tratará de um caso de estudo da aplicação de visão computacional para protecção da privacidade em serviços de vídeo em tempo real e realidade aumentada. Será discutida a tarefa de detecção de objectos e segmentação de instâncias, associada a métodos de ofuscação. Analisar-se-ão as alternativas em desenvolvimento no projecto SafeAR e os desafios inerentes às abordagens em tempo real, bem como o trabalho futuro associado a esta área em evolução.

29 de maio – Explainable AI and Cybersecurity – Tem como objetivo discutir a aplicação do Explainable AI (XAI) à cibersegurança, incluindo casos de uso. Serão explorados os diferentes tipos de bibliotecas que existem assim como os seus objetivos, com isto, e discutidas as várias diferenças de resultados entre bibliotecas tentando criar uma união das mesmas, assim como resultados conflituosos que surgem. Serão abordados quais são os pontos fortes de cada biblioteca e as suas finalidades para uma arquitetura de cibersegurança com XAI.

05 de junho – Cybersecurity of Machine Learning: Adversarial Attacks and Object Detection – Esta sessão examinará a interseção entre segurança e privacidade nos modelos de Inteligência Artificial (IA). Exploraremos diversos aspetos relacionados a esse tema, com ênfase especial nos desafios dos ataques adversariais no âmbito da visão computacional e deteção de objetos. Além de discutir exemplos práticos desses ataques, abordaremos também as contramedidas disponíveis para mitigar os impactos dos ataques adversariais.

As sessões ocorrem no contexto do financiamento da Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) com a referência UIDB/04524/2020. A sessão Machine Learning and Privacy-Maintainance in Augmented Reality Applications ocorre no contexto do projeto SafeAR (2022.09235.PTDC), financiado pela Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT).