Kohti älykästä, verkottunutta ja kyberturvallista digitaalista yhteiskuntaa

Vuosikymmenen vaihteessa markkinoille tuleva 5G voi tehdä palvelunestohyökkäyksistä mahdottomia.

Kyberturvallisuus, big data, digitaalisuus ja 5G ovat avainsanoja tieteellisessä IEEE-konferenssissa, jonka Aalto-yliopisto järjestää Helsingissä 20.–22. elokuuta. Konferenssi järjestetään ensimmäistä kertaa yhtenä kolmen konferenssin kokonaisuutena.

Mukaan odotetaan maailmanlaajuisesti satoja alan tutkijoita.

– Kaikki konferenssissa käsittelyssä olevat teemat ovat ajankohtaisia ja tärkeitä 5G:n osatekijöitä ja tukevat digitalisoitumista jo tänään.  5G on tulossa markkinoille vuosikymmenen vaihteessa ja suurin osa sen innovatiivisesta työstä tehdään lähivuosina, muistuttaa Aalto-yliopiston professori Raimo Kantola.

5G-teknologioiden tavoitteena on toteuttaa äärimmäisen luotettava tiedon välitys. Tätä tavoitellaan, jotta jatkossa alkuvuodesta Suomessakin tapahtuneet palvelunestohyökkäykset eivät enää olisi mahdollisia.

– Aalto-yliopisto on mukana tutkimustyössä monilla eri 5G:n osa-alueilla ja valikoitui siksi myös konferenssin järjestäjäksi.

Suomesta digi-investointien ykkönen

Suomalainen tiedeyhteisö on vahvasti mukana konferenssissa innovaatiorahoituskeskus Tekesin ja Suomen Akatemian hankkeiden kautta. Tekes on läsnä myös itse konferenssissa ja toimii sen partnerina: konferenssin aiheet ovat keskeisessä roolissa monissa Tekesin parhaillaan käynnissä olevissa ohjelmissa.

– Kyberturvallisuus, yksityisyys ja big data sekä näihin kytketyt tulevaisuuden langattomat ratkaisut ovat niin Teollinen internet-, Terveyttä biteistä- kuin 5thGear-ohjelmankin agendalla. 5thGear-ohjelmassa tavoittelemme yritysten ja tutkimuslaitosten yhteistyön myötä uuden sukupolven langattomaan tietoliikenteeseen perustuvan uuden liiketoiminnan synnyttämistä ja Suomen nostamista kansainvälisten investointien kärkikohteeksi koko digitaalisuuden alueella, ohjelmapäällikkö Mika Klemettinen toteaa.

Konferenssiin on lähetetty kesäkuun alkuun mennessä jo yli 500 tieteellistä tutkimusartikkelia. Kolmen konferenssin ohessa järjestetään kolmen päivän aikana yhteensä 15 työpajaa ajankohtaisimmista tutkimusteemoista.  Aalto-yliopiston lisäksi järjestäjänä on myös Xidian yliopisto Kiinasta, ja tapahtumaa ovat tukemassa Nokia, SSH Communications Security ja Ericsson.

IEEE-konferenssi koostuu kolmesta tapahtumasta: 14th IEEE International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications (TrustCom-15), 13th IEEE International Symposium on Parallel and Distributed Processing with Applications (ISPA-15) ja 9th IEEE International Conference on Big Data Science and Engineering  (BigDataSE-15).

Ilmoittaudu 30.7.2015 mennessä osoitteessa research.comnet.aalto.fi/BDSE2015/registration.html

Lisätietoa:

Professori Raimo Kantola
puh. 040 750 1636
[email protected]

research.comnet.aalto.fi/ISPA2015/index.html

 

  • Julkaistu:
  • Päivitetty:
Jaa
URL kopioitu

Lisää tästä aiheesta

Professor Ray Sterling
Tutkimus ja taide, Opinnot Julkaistu:

Professori Ray Sterling: Worldwide developments in urban underground planning

Katso tallenne Professori Sterlingin vierailuluennosta.
Falling Walls. Kuva: Mikko Raskinen.
Tutkimus ja taide Julkaistu:

Falling Walls -palkinto myönnettiin uraauurtavalle silmätutkimukselle

Tampereen yliopiston tutkijan Laura Koivusalon esittelemä sarveiskalvon sokeutta käsittelevä tutkimustyö sai pääpalkinnon Falling Walls -alkukilpailussa.
an electron microscope image showing a carbon nanotube on top of a substrate of graphene
Tutkimus ja taide Julkaistu:

Grafeenipohja parantaa hiilinanoputkiverkoston sähkönjohtavuutta

Aalto-yliopiston ja Wienin yliopiston tutkijat yhdistivät grafeenin ja yksiseinäiset hiilinanoputket läpinäkyväksi hybridimateriaaliksi. Uusi materiaali johtaa sähköä paremmin kuin kumpikaan komponentti yksinään.
Iiris Sundin katselee taivaalle Laajalahden lintutornilla
Tutkimus ja taide, Opinnot Julkaistu:

Kun lääkäri ja tekoäly saadaan yhteistyöhön, potilas saa parempaa hoitoa

Tohtorikoulutettava Iiris Sundinin tutkimuksissa koneoppimismalli pääsee hyödyntämään lääkärin hiljaista tietoa, joka jää yleensä kirjoittamatta ylös. Tällainen malli ennustaa paremmin, miten tietty potilas reagoi tietynlaiseen hoitoon.