University of Victoria

Objet publié

La fréquence et la sophistication croissantes des attaques par rançongiciels font peser des menaces majeures sur l’intégrité et la résilience des réseaux de la chaîne d’approvisionnement. Malgré l’impact financier et opérationnel considérable de ces attaques, les mécanismes de défense actuels sont encore embryonnaires. La plupart des solutions contre les rançongiciels sont conçues pour les réseaux conventionnels et ne tiennent pas compte des caractéristiques uniques des chaînes d’approvisionnement, telles que l’effet domino qu’une telle attaque peut créer. En réponse à ce problème, ce projet développera une approche innovante qui intègre des techniques d’apprentissage automatique avec des stratégies de gestion des risques afin d’améliorer la détection des menaces de rançongiciels au sein des écosystèmes de la chaîne d’approvisionnement.