프라그마틱 슬롯, 전기 및 컴퓨터 공학 조교수는 워싱턴 대학교 (University of Washington)로부터 3 년간 243,908 달러의 보조금을 받았으며“L2rave : 자율적 사이버 프라그마틱 슬롯에 대한 적대적인 환경에서 추론에 대한 피드백 중심 학습.
Clark의 연구의 목표는 기계 학습 및 인공 지능 (AI)을 사용하여 사이버 위협을 더 좋고 더 빠르게 식별 할 자율 보안 프라그마틱 슬롯을 만드는 것입니다. 이것은 자신의 정체성과 재정을 보호하려는 개인뿐만 아니라 경쟁 우위를 보호하는 회사와 정부와 군대가 자신의 비밀과 시민을 보호하려고 노력하는 개인에게는 증가하는 문제입니다.
사이버 보안에서 AI를 사용하여 새로운 연구 초점을 둔 Clark은 인간이 사이버 프라그마틱 슬롯의 규모와 복잡성을 관리하기가 어렵 기 때문에 자동화 된 프라그마틱 슬롯을 구축하기 위해 노력하고 있습니다. 머신 러닝, 데이터 분석 및 AI를 결합함으로써 그는 추론으로 통계적 추론을 통합하는 프레임 워크를 개발하므로 프라그마틱 슬롯은 속도와 유연성으로 결정을 내릴 수 있습니다..
이 연구는 정부 및 국방부 네트워크 보안에 주로 중점을두고 있지만 Clark은 자율 주행 차량과 같은 사이버 물리 프라그마틱 슬롯에 그의 작업이 어떻게 적용되는지 조사하고 있습니다. 무인 차량 및 연결된 차량에 대한 보안은 공식 규칙을 학습 정보 및 실시간 데이터와 결합합니다. 연구팀에는 박사 과정 학생이 포함됩니다.
수상일 :2018 년 7 월 30 일