TERRANOVA FRANCO


13h30

Soutenance de thèse de FRANCO TERRANOVA

Apprentissage par renforcement sur graphes pour la découverte automatisée de surfaces d'attaque réseau

Graph Reinforcement Learning for Automated Attack Surface Discovery in Networked Systems

Jury

Directeur de these_CHRISMENT_Isabelle_Université de Lorraine
Rapporteur_SPEROTTO_Anna_University of Twente
Rapporteur_ANISETTI_Marco_Università degli Studi di Milano
CoDirecteur de these_LAHMADI_Abdelkader_Université de Lorraine
Examinateur_ADDIS_Bernardetta_Université de Lorraine
Examinateur_FRANCQ_Julien_Naval Group

école doctorale

IAEM - INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - ELECTRONIQUE - ELECTROTECHNIQUE - MATHEMATIQUES

Laboratoire

LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications

Mention de diplôme

Informatique
A008 Jean Legras 615 Rue du Jardin-Botanique, Loria Campus scientifique, 54506, Vandœuvre-lès-Nancy
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Mots clés

Apprentissage par renforcement,Analyse automatisée des chemins d'attaque,Apprentissage sur graphes,Systèmes en réseau,Optimisation combinatoire sur graphes,

Résumé de la thèse

Les infrastructures des systèmes en réseau ne cessent de croître en taille, en hétérogénéité et en complexité, rendant difficile l'identification des vulnérabilités réellement critiques dans un environnement opérationnel donné. Cette évolution représente un défi majeur en cybersécurité.

Keywords

Reinforcement Learning,Automated Attack Path Analysis,Graph Learning,Networked Systems,Graph Combinatorial Optimization,

Abstract

As modern networked infrastructures continue to increase in scale, heterogeneity, and complexity, identifying vulnerabilities that are truly critical within a specific operational context has become a major cybersecurity challenge.