Intelligent forsvarsværk mod hackere
Data flyder normalt sikkert gennem netværk, men cyberangreb kan subtilt forstyrre dette—ofte uden at blive opdaget. Traditionelle NIDS baseret på syntetiske data kan overse sådanne trusler. Dette projekt kombinerer maskinlæring med logik og differentiable logikker trænet på reelle data for at skabe overvågningssystemer med digital intuition, der kan opdage selv velkamuflerede angreb.