Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Apprendimento robusto contro la contaminazione dei dati di addestramento |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Robust learning against training data poisoning. |
| Campo principale della ricerca | Engineering |
| Sottocampo della ricerca | Computer engineering |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI |
| Descrizione sintetica in italiano | L’obiettivo del progetto è lo studio delle proprietà di sicurezza degli algoritmi di apprendimento automatico contro perturbazioni dei dati di addestramento costruite appositamente per confondere l’algoritmo. I risultati attesi di questa analisi includono: una valutazione critica delle soluzioni correnti e i punti aperti nel settore, e lo sviluppo di nuove soluzioni di apprendimento automatico in ambiente ostile, capaci di migliorare le proprietà di sicurezza di questi algoritmi in specifici contesti applicativi, tra cui la rilevazione di malware e i sistemi di visione robotica. |
| Descrizione sintetica in inglese | The goal of this project is to study the security properties of machine learning and deep learning techniques against training data perturbations carefully crafted to mislead the learning phase. Expected result of this analysis include: critical evaluation of current solutions and open challenges in the field, and development of novel solutions for adversarial machine learning, capable to enhance the security properties of such algorithms in specific application contexts, including malware detection and robot-vision systems. |
| Data del bando | 11/11/2020 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | https://dirpersonale.unica.it/concorsi/index.php?page=assegni |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | Fondazione austriaca FFG |
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| Tipologia dell'Ente | Other |
| Paese dell'Ente | Austria |
| Città | VIENNA |
| Sito web | https://www.ffg.at/en |
| battista.biggio@unica.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 01/12/2020 |
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| Come candidarsi | Other |