<!DOCTYPE html><html><head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8">
  </head>
  <body>
    <div class="moz-text-html" lang="x-unicode">
      <h3><span><span>GRASEC 2024 : The 5th International Workshop on
            Graph-based Approaches for Cybersecurity</span></span></h3>
      <p><b>Deadline extended to May 19 (Firm)!</b><br>
      </p>
      <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><b>May
            </b></span><span class="justify-self-end"><b>19, 2024</b>
            (Extended, Firm)</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><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> </div>
  </body>
</html>