Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Algoritmi di apprendimento automatico robusto per la rilevazione di malware |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Robust and Explainable Machine Learning for Adversarial Settings (RexLearn). |
| 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 usati per la rilevazione di malware che può essere manipolato per evadere la rilevazione. 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 nel contesto specifico della rilevazione di malware Windows e Android. |
| Descrizione sintetica in inglese | The goal of this project is to study the security propertes of machine learning and deep learning techniques used for malware detection, given that malware can be carefully manipulated to evade detection. Expected result of this analysis include: critcal evaluaton 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 the specific context of Windows and Android malware detection. |
| 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 | http://dirpersonale.unica.it/concorsi/index.php?page=assegni |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | PRIN 2017 - MIUR |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Cagliari |
| Sito web | http://www.miur.it |
| roli@unica.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 01/12/2020 |
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| Come candidarsi | Other |