Az Agentic AI rendszerek – vagyis autonóm, célorientált mesterséges intelligenciák – egyre fontosabb szerepet töltenek be a kiberbiztonság területén. Míg a klasszikus gépi tanulási rendszerek passzív mintázatokra épülnek, az agent-alapú rendszerek képesek adaptív döntéshozatalra, tanulásra és akár interaktív cselekvésre is komplex környezetekben. Kutatásunk ezen technológiák bevezetését célozza különféle kiberbiztonsági területeken, a gyakorlati alkalmazásokra koncentrálva.

Jelenlegi fókuszterületeink:

A témához kapcsolódó szakdolgozat / diplomamunka témák ITT...

• AI-powered attack simulation in cyber range: Olyan AI-megoldások fejlesztése, amelyek képesek dinamikusan támadási szcenáriókat generálni és végrehajtani szimulált környezetekben. Ez lehetővé teszi a védekezési mechanizmusok életszerű, automatizált tesztelését.
• AI-powered dynamic honeypot: Intelligens honeypot rendszerek, amelyek képesek valós időben adaptálódni a támadó viselkedéséhez, növelve a megtévesztés hatékonyságát és a begyűjtött adatok minőségét.
• AI-powered CTF challenge generation: Versenyfeladatok automatikus generálása a mesterséges intelligencia segítségével, amely új szintre emelheti a CTF versenyek dinamikáját, és személyre szabott nehézségi szinteket is lehetővé tesz.
• AI-powered CTF challenge testing: A generált feladatok automatikus validálása és biztonsági elemzése, amely csökkenti a szervezési terheket, miközben biztosítja a feladatok technikai pontosságát és hitelességét.

A fenti alprojektekhez hallgatók különböző szinten (alapszak, mesterszak, doktori képzés) csatlakozhatnak, ahol lehetőségük nyílik kutatásban való részvételre, diplomamunka készítésére, vagy akár tudományos publikációk közös kidolgozására.