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Ibéria Medeiros

Contactos

Departamento de Informática

Sala/Gabinete 6.3.25
Ext. Principal 526325
Telefone Direto 217500564
Email ivmedeiros@ciencias.ulisboa.pt
Página Pessoal
Carreira Docente Universitário
Categoria Professor Associado

Indicadores

Orcid
Google Scholar

Palavras Chave

  • Deteção de vulnerabilidades
  • Correção de código, Análise estática de código
  • Aprendizagem máquina
  • Segurança de software
  • Cibersegurança

Keywords

  • Vulnerability detection
  • Code correction
  • Source code static analysis
  • Machine learning
  • Software Security
  • Cybesecurity
Currículo Resumido

Ibéria Medeiros é Professora Associada do Departamento de Informática, da Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa (FCUL). É membro integrado da unidade de investigação LASIGE e membro do grupo de investigação Navigators, e membro da IEEE. Doutorou-se em Informática pela FCUL, em 2016. A sua principal área de investica-se é em segurança de software, cibersegurança e aprendizagem máquina. Faz investigação em técnicas e modelos, recorrendo à aprendizagem máquina, para o melhoramento do código das aplicações web e programas de produtos industriais, dado que as aplicações web são a mais usada forma de acesso a serviços e os produtos industriais têm de ser providos de sistemas confiáveis e trabalharem corretamente. É autora de ferramentas de segurança de software que detetam e removem vulnerabilidades em aplicações web, corrigindo o seu código, e de mecanísmos e sistemas para cibersegurança visando o melhoramento da qualidade da inteligência de ameaças (proveniente de OSINT) e da deteção de incidentes e intrusões de segurança. É a princiapl investigadora do projeto SEAL e do projeto XIVT e tem participado em outros projetos, nomedamente ADMORPH, DiSIEM, SEGRID. Pelo seu trabalho de investigação, tem sido sido premiada pelo LASIGE como Melhor Aluna de Doutoramento, em 2016, e Melhor investigadora Júnior, em 2018 e 2019.

Interesses Científicos

Segurança de software; Análise estática de código; Deteção de Vulnerabilidades; Correção de código; Aprendizagem máquina; Mineração de dados; Processamento de linguagem natural; Segurança; cibersegurança; Inteligência de ameaças cibernéticas, deteção de intrusões, proteção em tempo-real

Scientific Interests

software security, vulnerability detection, code correction, cybersecurity, cyber threat intelligence, intrusion detection, runtime protection, machine learning, natural language processing, and data mining.

Publicações selecionadas
  • Ibéria Medeiros, Nuno Neves, Miguel Correia, Detecting and Removing Web Application Vulnerabilities with Static Analysis and Data Mining, IEEE Transactions on Reliability, Vol. 65, No. 1, pages 54-69, March 2016
  • Ibéria Medeiros, Nuno Neves, Miguel Correia. Statically Detecting Vulnerabilities by Processing Programming Languages as Natural Language. IEEE Transactions on Reliability. Jan 2022
  • Ibéria Medeiros, Miguel Beatriz, Nuno Neves, Miguel Correia. SEPTIC: Detecting Injection Attacks and Vulnerabilities Inside the DBMS. IEEE Transactions on Reliability. Vol. 68, No. 3, pages 1168 - 1188, Sept 2019
  • Paulo Nunes, Ibéria Medeiros, José Fonseca, Nuno Neves, Miguel Correia, Marco Vieira. Benchmarking Static Analysis Tools for Web Security. IEEE Transactions on Reliability. Vol. 67, No. 3, pages 1159 - 1175, Sept 2018
  • Cláudio Martins, Ibéria Medeiros. Generating Quality Threat Intelligence Leveraging OSINT and a Cyber Threat Unified Taxonomy. ACM Transactions on Privacy and Security, Vol. 25-3, No. 19, pages 1-39, Aug 2022

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Prizes and Awards

2019-09-30 - Best Young Researcher (LASIGE)

2018-09-30 - Best Young Researcher (LASIGE)

2018-09-30 - Menções honrosas de Docência de Excelência em Ciências (Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa)

2016-09-30 - Best PhD Student (LASIGE)