MaLPIS

Sobre o Projeto

Aprendizagem Automática para Deteção de Ataques e Identificação de Perfis Segurança na Internet

Acrónimo

MaLPIS

Responsável

Ricardo Santos Morla

Estado

Concluído

Início

January 1, 2018

Fim

January 30, 2022

Data efectiva de fim

January 30, 2022

Orçamento Global

238 790,78 €

Financiamento

36 615,65 €

Equipa

Líderes de Equipa

Paula Brito

Investigador Coordenador

Sou Professora Associada na Faculdade de Economia da Universidade do Porto, onde ensino Estatística e Análise Multivariada de Dados a nível de licenciatura, mestrado e doutoramento, e membro do Laboratório em Inteligência Artificial e Sistemas de Apoio à Decisão (LIAAD) do INESC-TEC. Tenho um doutoramento em Matemática Aplicada da Universidade Paris Dauphine (1991).

A minha investigação actual centra-se na análise de dados multidimensionais complexos, usualmente designados por dados simbólicos - dados representado variabilidade inerente aos registos, sob a forma de intervalos ou distribuições - para os quais desenvolvo abordagens estatísticas e metodologias de análise multivariada. De uma forma geral, interesso-me por análise multivariada de dados, com foco na análise classificatória.

Membros da equipa

Paula Brito

Investigador Coordenador

Sónia Dias

Investigador Sénior

Centros Associados

Laboratório de Software Confiável

No Laboratório de Software Confiável (HASLab), melhorando a prática através da teoria, criamos e implementamos software que vai além da funcionalidade: garantimos que é correto, resiliente e seguro contra falhas e ataques. A nossa equipa de investigadores, cientistas e engenheiros tem competências em engenharia de software, onde desenvolvemos métodos e ferramentas para conceber e integrar software robusto; sistemas distribuídos, onde exploramos a distribuição e replicação para garantir escalabilidade e confiabilidade; e segurança da informação, onde considerando também os desafios da cibersegurança, fortalecemos os sistemas com protocolos criptográficos avançados e seguros, minimizando vulnerabilidades. Com uma abordagem multidisciplinar e sustentada por princípios teóricos sólidos, criamos soluções inovadoras para software crítico, infraestruturas cloud seguras e gestão de big data com privacidade, impulsionando avanços científicos, inovação e consultoria de excelência. Além disso, complementamos a nossa expertise em áreas como interação humano-computador, linguagens de programação, matemática de computação e computação quântica - porque acreditamos que o futuro do software confiável se constrói com conhecimento e inovação.

Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão

O nosso Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão LIAAD investiga nas áreas de Inteligência Artificial, Aprendizagem Computacional (Machine Learning), Ciência e Dados e Modelação. Estas áreas são transversais para todos os setores da sociedade e da economia. As enormes quantidades de dados recolhidos e a ubiquidade da digitalização e da sensorização oferecem cada vez mais oportunidades e desafios à automação do apoio à decisão. A combinação de Machine Learning e de modelos complexos está a revolucionar economia, saúde, justiça, indústria, ciência, administração pública e educação, o que nos encoraja a investir em diferentes abordagens e perspetivas tecnológicas e científicas. A nossa estratégia geral é explorar o fluxo e a diversificação de dados e investir em linhas de investigação que levarão ao desenvolvimento de fundamentos e de modelos de Inteligência Artificial aplicada com responsabilidade e centrada no Humano.