<!DOCTYPE html><html><head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8">
  </head>
  <body>
    <h3><span><span>GRASEC 2024 : The 5th International Workshop on
          Graph-based Approaches for Cybersecurity</span></span></h3>
    <p>This workshop aims at bringing together people from industry and
      academia, including researchers, developers, and practitioners
      from a variety of fields working on graphs and knowledge graphs,
      network management, data science, and cybersecurity. The workshop
      will allow attendees to share and discuss their latest findings
      from both theoretical and practical perspectives, namely in terms
      of graph-based security data representation, analysis, processing
      and visualization. The workshop attendees may benefit from sharing
      experience on graph-based data analysis regardless of the specific
      application. Moreover, researchers and practitioners will have an
      opportunity to familiarize themselves with recent advances in
      graph analysis, mining and learning, and other approaches that
      could be used in their work. The workshop aims to highlight the
      latest research and experience in graph-based approaches in
      cybersecurity. The workshop also seeks papers describing new
      datasets with real attack scenarios, graph modeling tools
      evaluated on existing and proposed datasets, and systematization
      of knowledge (SoK) papers. <b><br>
      </b></p>
    <h4><b>Topics of interest include, but are not limited to:</b></h4>
    <ul>
      <li> Knowledge graphs and ontologies of cyberspaces and digital
        twins </li>
      <li> Attack graphs modeling and application, graph-based threat
        assessment </li>
      <li> Graph-based models for network modeling and cyber situational
        awareness </li>
      <li> Graph-based approaches to network traffic analysis and
        forensics </li>
      <li> Intrusion, anomaly, and botnet activity detection using graph
        data </li>
      <li> Graph-based anomaly detection for network security and
        management </li>
      <li> Graph application in access controls, security policies </li>
      <li> Graph-based malware detection </li>
      <li> Autoencoders and representation learning for graphs and
        knowledge graphs </li>
      <li> Graph embedding techniques for network security and
        management problems </li>
      <li> Graph databases and graph-based tools for security data
        analysis </li>
      <li> Visualization and analysis of dynamic large-scale graphs and
        graph streams </li>
      <li> Novel applications of static/dynamic and large graphs in
        network security and management </li>
    </ul>
    <h4 class="text-primary text-abstract pt-2 pb-6 @7xl:pb-14">Important
      Dates</h4>
    <p></p>
    <div class="grid">
      <div class="flex justify-between text-body border-b border-gray py-7 @7xl:px-5 gap-x-4 hover:bg-lightergray  border-t ">
        <span class="font-mabry-bold font-bold">Submission Deadline <span class="font-sans font-normal"></span> </span> <span class="justify-self-end"> Apr 29, 2024 </span> </div>
      <div class="flex justify-between text-body border-b border-gray py-7 @7xl:px-5 gap-x-4 hover:bg-lightergray ">
        <span class="font-mabry-bold font-bold">Author Notification <span class="font-sans font-normal"></span> </span> <span class="justify-self-end"> May 29, 2024 </span> </div>
      <div class="flex justify-between text-body border-b border-gray py-7 @7xl:px-5 gap-x-4 hover:bg-lightergray ">
        <span class="font-mabry-bold font-bold">Proceedings Version <span class="font-sans font-normal"></span> </span> <span class="justify-self-end"> Jun 18, 2024 </span> </div>
      <div class="flex justify-between text-body border-b border-gray py-7 @7xl:px-5 gap-x-4 hover:bg-lightergray ">
        <span class="font-mabry-bold font-bold">Conference <span class="font-sans font-normal"></span> </span> <span class="justify-self-end"> Jul 30 — Aug 02, 2024 <br>
        </span></div>
      <div class="flex justify-between text-body border-b border-gray py-7 @7xl:px-5 gap-x-4 hover:bg-lightergray ">
        <h4><span class="justify-self-end">Workshop Website<br>
          </span> </h4>
      </div>
    </div>
    <p></p>
    <div class="grid"><a href="https://www.ares-conference.eu/grasec" class="moz-txt-link-freetext">https://www.ares-conference.eu/grasec</a></div>
    <div class="grid">
      <h4>Workshop Chairs</h4>
      <h4></h4>
    </div>
    <p></p>
    <p></p>
    <div class="text-abstract text-primary">Martin Husák, Masaryk
      University, Czech Republic, <a href="mailto:husakm@ics.muni.cz" class="moz-txt-link-freetext">husakm@ics.muni.cz </a> </div>
    <div class="text-center text-body px-8 col-span-4 @7xl:col-span-1">
      Mohamed-Lamine Messai, University Lyon 2, France, <a href="mailto:mohamed-lamine.messai@univ-lyon2.fr" class="moz-txt-link-freetext">mohamed-lamine.messai@univ-lyon2.fr
      </a> </div>
    Hamida Seba, University Claude Bernard Lyon 1, France, <a href="mailto:hamida.seba@univ-lyon1.fr" class="moz-txt-link-freetext">hamida.seba@univ-lyon1.fr </a>
  </body>
</html>