Reference number : 172-2024-2025-Q3-1022661, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : University of Victoria, recipient country : CA, recipient province : BC, recipient city : Victoria|Victoria, recipient postal code : V8P 5C2, 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 : Developing a new Framework for Ransomware Supply Chain Prevention through Machine Learning and Risk Analysis., agreement title french : Développement d’un nouveau cadre pour la prévention de rançongiciels dans la chaîne d’approvisionnement grâce à l’apprentissage automatique et à l’analyse des risques., agreement number : 1022661, agreement value : 49874.0, agreement start date : 2025-01-01, agreement end date : 2026-03-31, description english : The increasing frequency and sophistication of ransomware attacks poses significant threats to the integrity and resilience of supply chain networks. Despite the significant financial and operational impact of such attacks, existing defensive mechanisms are still embryonic. Most available ransomware solutions are designed for conventional networks and do not consider the unique characteristics of supply chains, such as the domino effect that an infection can create.  In response, this project proposes to develop an innovative approach that integrates machine learning techniques with risk management strategies to enhance the detection of ransomware threats within supply chain ecosystems., description french : 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., 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 : nan, additional information french : nan, owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada