Paredzams, ka priekšlikumi sniegs ieguldījumu vienā vai vairākos no šiem punktiem:

• Paaugstināta noturība pret izkliedētiem kiberdraudiem un pretinieku uzbrukumiem, kas vērsti pret savstarpēji saistītām sistēmām, vienlaikus saglabājot datu konfidencialitāti ļoti dinamiskā un heterogēnā vidē;
• Drošības risinājumi, kas pielāgoti sadalītām skaitļošanas sistēmām, tostarp, piemēram, IoT un edge computing videi, integrējot konfidencialitāti saglabājošus mehānismus;
• Uzlabota drošības pasākumu savietojamība un starpslāņu drošība, tostarp konfidencialitāti uzlabojošu tehnoloģiju saderība dažādos skaitļošanas kontinuuma un datu telpu slāņos, kā arī starp pakalpojumu sniedzējiem daudzpakalpojumu edge cloud kontinuumā.

Šīs tēmas mērķis ir uzlabot drošību visā skaitļošanas kontinuumā, aptverot IoT ierīces, perifērijas skaitļošanu, mākoņinfrastruktūras, AI skaitļošanas vidi un datu telpas. Priekšlikumos jārisina tādi kritiski izaicinājumi kā datu integritātes nodrošināšana augsti sadalītās un dinamiskās vidēs, stabilu nulles uzticēšanās arhitektūru ieviešana savstarpēji saistītu un heterogēnu sistēmu aizsardzībai, kā arī visaptverošas aizsardzības nodrošināšana sensitīviem datiem un procesiem. Privātums ir jāuzskata par šo pieeju pamatélémentu, nodrošinot datu konfidencialitātes saglabāšanu visā to dzīves ciklā saskaņā ar attiecīgajiem datu aizsardzības regulējumiem, piemēram, GDPR. Paredzams, ka risinājumi sniegs taustāmus un izmērāmus drošības uzlabojumus visos kontinuuma slāņos, prioritāti piešķirot mērogojamībai, savietojamībai, uzticamībai, drošībai un noturībai pret jauniem apdraudējumiem.

Paredzams, ka priekšlikumi risinās vienu vai vairākus no šiem jautājumiem:

• Izstrādāt progresīvus drošības risinājumus no perifērijas līdz mākonim. Piemēram, pētot vieglas kriptogrāfijas metodes, tostarp kombinācijā ar vai balstoties uz pēckvantu kriptogrāfiju, kas iekļautas nulles uzticēšanās arhitektūrās, un decentralizētus drošības modeļus, lai nodrošinātu pilnīgu aizsardzību no perifērijas līdz mākonim, vienlaikus saglabājot privātumu datu pārraides un apstrādes laikā.
• Uzlabot drošības pasākumu savietojamību dažādos skaitļošanas slāņos. Izpētīt drošības protokolus, identitātes un piekļuves pārvaldības risinājumus, kā arī starpdomēnu autentifikācijas mehānismus, lai nemanāmi integrētu drošības kontroles dažādās skaitļošanas ekosistēmās, tostarp privātumu saglabājošus protokolus, kas nodrošina drošu un atbilstošu datu apmaiņu.
• Izstrādāt pārnēsājamus, ieviešamus PQC paātrināšanas risinājumus, izmantojot SW/HW drošu kopīgu projektēšanu, lai aizsargātu lietotāju datus un skaitļošanas uzdevumus dažādās platformās un lietotnēs visos kontinuuma slāņos.
• Uzlabot noturību pret sadalītiem kiberapdraudējumiem. Izpētīt anomāliju noteikšanu, tostarp ar AI vadītu anomāliju noteikšanu, ielaušanās novēršanas metodes un automatizētus reaģēšanas mehānismus, lai vērstos pret jauniem apdraudējumiem, kas vērsti uz savstarpēji saistītām infrastruktūrām un datu telpām, vienlaikus ievērojot privātumu, izmantojot tādas metodes kā federētā analīze, droša daudzpusēja skaitļošana, pilnīga homomorfā šifrēšana vai citas.