Descrizione posizione

Titolo del progetto di ricerca in italiano	Scoperta ed analisi di codice malevolo all’interno di sistemi distribuiti informativi complessi
Titolo del progetto di ricerca in inglese	Malware detection and analysis in complex distributed information Systems
Descrizione sintetica in italiano	Oggigiorno, la cyber security è di fondamentale importanza ma difficile da perseguire, in particolare per sistemi distribuiti critici e complessi, che solitamente includono elementi eterogenei come ad esempio sistemi SCADA e dispositivi mobili. Questo progetto di ricerca vuole investigare, ideare, realizzare e valutare contributi scientifici sui seguenti temi: (i) nuovi paradigmi di progettazione per sistemi distribuiti robusti rispetto a minacce cyber, (ii) tecniche avanzate per rilevare componenti e comportamente malevoli in sistemi complessi, e (iii) metodi efficaci per la malware analisi. Gli ultimi due temi richiedono l'impiego di reverse engineering per comprendere le complessità di codice binario che potrebbe essere cifrato o offuscato, algoritmi di machine learning per estrarre conoscenza e modelli a partire dai dataset disponibili, e framework di calcolo sia batch che streaming per bigdata al fine di elaborare grandi moli di dati relativi a software malevolo.
Descrizione sintetica in inglese	Nowadays, cyber security is paramount and challenging to achieve, especially in critical and complex distributed systems, which may also include heterogeneous components such as SCADA and mobile. This research project aims at investigating, devising, implementing and evaluating contributions on these topics: (i) novel design approaches for distributed systems resilient to cyber threats, (ii) advanced techniques for detecting malicious components and behaviors in complex systems, and (iii) effective methods for malware analysis. The last two topics require to use reverse engineering to understand the complexities of possibly obfuscated or encrypted binary code, machine learning algorithms to extract knowledge and models from available datasets, and bigdata batch and stream processing frameworks to elaborate very large amounts of raw data related to malicious software.
Numero posti	1
Campo principale della ricerca	Computer science
Sottocampo della ricerca	Computer systems
Campo principale della ricerca	Computer science
Sottocampo della ricerca	Computer architecture
Campo principale della ricerca	Computer science
Sottocampo della ricerca	Modelling tools
Campo principale della ricerca	Computer science
Sottocampo della ricerca	Programming
Settore Concorsuale	09/H1 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
S.S.D	ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Destinatari del bando (of target group)	Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate)
Data del bando	29/07/2016

 

FP7 / PEOPLE / Marie Curie Actions

Research Framework Programme / Marie Curie Actions	No

 

Dettagli dell'impiego

Tipo di contratto	Temporary
Tempo	Full-time
Ore settimanali	30
Organizzazione/Ente	Università degli Studi di Roma
Paese (dove si svolgerà l'attività)	ITALY
Città	Rome

 

Contatto presso l'Organizzazione/Ente

Organizzazione/Ente	Università degli Studi di Roma
Tipo	Academic
Facoltà/Dipartimento/Laboratorio di ricerca	Dip. Ingegneria informatica, automatica e gestionale A. Ruberti
Paese	ITALY
Città	Rome
Codice postale	00185
Indirizzo	Via Ariosto 25
E-mail	giampaoletti@dis.uniroma1.it

 

Dettagli per la candidatura

Data di scadenza del bando	29/08/2016 - alle ore 23:59

 

Titoli di studio richiesti

Laurea	PhD or equivalent
Ambito della laurea	Computer science

 

Esperienze di ricerca richieste

Campo principale della ricerca	Computer science
Sottocampo della ricerca
Anni di esperienza richiesti	2

 

Lingue richieste

Lingua	ENGLISH
Livello di conoscenza della lingua	Excellent

 

Requisiti aggiuntivi

Competenze richieste in italiano	Esperienza di ricerca in uno o più dei seguenti settori: analisi e scoperta del codice malevolo in sistemi fissi e mobili, progetto di sistemi informativi resilienti ad attacchi informatici, analisi di grandi moli di dati.