Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Approcci di ragionamento causale per asset ingannevoli |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Approaches for Causality and Reasoning for Deceptive Assets |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI |
| Descrizione sintetica in italiano | Gli approcci attuali alla sicurezza informatica si basano principalmente sulla rilevazione di anomalie per dare un senso ai dati. Questi approcci mancano di resilienza di fronte a nuove minacce complesse. La situazione richiede sistemi che non siano solo ottimizzati per i rischi noti ma che possano adattarsi alle incertezze. Tuttavia, la sfida rimane nell'integrare approcci Bayesiani approssimati per valutare le incertezze degli eventi complessi. Le analisi statistiche da sole non possono prevedere le conseguenze di condizioni mutevoli, rendendo necessario l'uso di modelli causali. Questo progetto mira a offrire un sistema di apprendimento e ragionamento causale consapevole delle incertezze, sfruttando l'argomentazione computazionale, una tecnica efficace per la scoperta causale in piccoli dataset. |
| Descrizione sintetica in inglese | Current cybersecurity products primarily rely on anomaly detection for sense-making. While useful, these approaches lack resilience against new, complex threats. The situation calls for systems that are not just optimised for known risks but can adapt to uncertainties. Yet, the challenge remains in integrating Bayesian approximations to evaluate complex event uncertainties. Statistical analyses alone cannot foresee the consequences of changing conditions, necessitating causal models of attackers' actions. This project aims to offer an uncertainty-aware, causal learning and reasoning system, leveraging computational argumentation—a technique often overlooked but effective for causal discovery in small datasets. Ultimately, we aim to provide a comprehensive, human-readable causal representation of attackers' actions supported by real-time data. |
| Data del bando | 24/10/2023 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | https://www.unibs.it/it/ateneo/amministrazione/concorsi/procedure-di-reclutamento-il-conferimento-di-assegni-di-ricerca |
| 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 | Università degli Studi di Brescia |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Brescia |
| Sito web | https://www.unibs.it/it |
| daniela.lamanna@unibs.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 13/11/2023 |
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| Come candidarsi | https://pica.cineca.it/unibs/dii2023-a019 |