Reference number : 172-2020-2021-Q2-958630, amendment number : 3, agreement type : G, recipient legal name : The University of New Brunswick, recipient country : CA, recipient province : NB, recipient city : Fredericton|Fredericton, recipient postal code : E3B 5A3, program name english : Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives, program name french : Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D, program purpose english : Collaborate on multiparty research and development programs to catalyze transformative, high-risk, high-reward research with the potential for game-changing scientific discoveries and technological breakthroughs in priority areas., program purpose french : Collaborer à des programmes multipartites de recherche-développement dans le but de profiter de la synergie entre la recherche transformatrice à haut risque et à haut rendement et le potentiel de découvertes scientifiques et de percées technologiques révolutionnaires dans des secteurs d’intervention prioritaires., agreement title english : Security of data provenance and machine learning for the Internet of Things, agreement title french : Sécurité de la provenance des données et apprentissage automatique pour l’Internet des objets, agreement number : 958604, agreement value : 295347.0, agreement start date : 2020-09-01, agreement end date : 2024-08-31, description english : This project will develop new methods to ensure the security of IoT devices in large corporate networks. Data provenance and machine learning will be the main project tools. Provenance establishes the trustworthiness of the data generated by devices, which can in turn be used for training machine learning models that detect malicious behaviour. A major focus of the research will be to ensure that the new techniques do not introduce additional attack vectors. The project will investigate the vulnerability of ML-based systems to attacks that specifically target ML algorithm, and the project team will apply robust learning techniques where necessary to protect against such attacks. Distributed ledgers will be leveraged to provide tamper resistance to the data provenance information., description french : Le présent projet vise à mettre au point de nouvelles méthodes pour assurer la sécurité des dispositifs d’IdO dans les grands réseaux organisationnels. La provenance des données et l’apprentissage automatique (AA) seront les principaux outils du projet. La provenance établit la fiabilité des données générées par les dispositifs, qui peuvent à leur tour être utilisées pour former des modèles d’AA qui détectent les comportements malveillants. L’un des principaux objectifs de la recherche sera de s’assurer que les nouvelles techniques n’introduisent aucun vecteur d’attaque additionnel. Le projet étudiera la vulnérabilité des systèmes basés sur l’AA aux attaques qui visent spécifiquement l’algorithme de l’AA, et l’équipe du projet appliquera des techniques d’apprentissage robustes si nécessaire pour se protéger contre des attaques du genre. Les grands livres distribués seront exploités pour assurer une résistance à l’altération des informations sur la provenance des données., expected results english : In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators. In the long term, find collaborative solutions to public policy challenges and create stronger innovation systems., expected results french : À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides., additional information english : This agreement has been amended 3 time(s). The total amended value is $295,347, additional information french : Cet accord a été modifié 3 fois. La valeur totale des modifications est de $295,347, owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada