Vendredi 21/06/2024, s’est tenu au Campus Cyber le premier Séminaire doctorants ‘Détection d’attaques’ organisé par l’EPITA et l’IMT Atlantique.
🏠 Campus Cyber, 5-7, Rue Bellini, 92800 Puteaux.
Programme
9h30 : Welcome
Session : Cyberphysical systems
10h - Software Defined Vehicles: Applications, Attacks and Solutions, Khaoula Sghaier, EPITA
Les slides sont disponibles ici.
10h30 - Honeynets for increasing cybersecurity for cyber-physical systems, Mathis Durand, IMT Atlantique
Les slides sont disponibles ici.
11h - Estimation of distribution for anomaly detection in Water Distribution Networks, Côme Frappé Vialatoux, Université de Strasbourg/ EPITA
Les slides sont disponibles ici.
11h30 : Pause
Session : IoT
11h45 - Advancing Network Survivability and Reliability: Integrating XAI-Enhanced Autoencoders and LDA for Effective Detection of Unknown Attacks, Fatemeh Stodt, Université de Strasbourg
Les slides sont disponibles ici.
12h15 - Node compromising detection to avoid poisoning attacks in IoT networks, Floribert Katembo Vuseghesa, Université Lyon II
Les slides sont disponibles ici.
12h45 : Pause
Session : Cyberphysical systems II
14h30 - Digital Twins for attack and defense, Hugo Bourreau, IMT Atlantique
Les slides sont disponibles ici.
15h - Détection des anomalies et des ruptures dans des graphes asynchrones dynamiques contextuels avec applications en cybersécurité OT, Clarisse BOINAY, Université de Lille
Les slides sont disponibles ici.
Session : Models for detection
15h30 - Graph-based Feature engineering for Threat Attack Detection, Julien Michel, Université de Strasbourg/ EPITA
Les slides sont disponibles ici.
16h : Pause
16h15 - Graph-Based Spectral Analysis for Detecting Cyber Attacks, Majed Jabeur, Université de Strasbourg/ EPITA
Les slides sont disponibles ici.
16h45 - Predicting network intrusions using federated and interpretable anomaly learning, Maya Mahmoud, EPITA
Les slides sont disponibles ici.
17h15 - Real-time AI Based Power Assisted Malware Predictor, Mohammed Mezaouli, IMT Atlantique
Les slides sont disponibles ici.
17h45 - Graph Neural Networks for Intrusion Detection, Tristan Bilot, Université Paris-Saclay
Les slides sont disponibles ici.