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30 novembre 2020 - 

Un supporto al Dominio Cyber: AI and Deep Learning

Claudio Catalano

​La presente ricerca indaga sull’applicazione alla sicurezza (cybersecurity) e alla difesa informatica (cyber defence) dei sistemi ad Intelligenza Artificiale (AI), che permettono l'automazione del rilevamento, dell’analisi e della classificazione di minacce o vulnerabilità informatiche tramite tecniche di apprendimento automatico (machine learning), in particolare di apprendimento profondo tramite modelli AI di reti neurali (deep learning) o altre tecniche di AI analizzate nello studio.

Nel primo capitolo saranno esaminati i concetti di base, come la definizione dell’AI, con un breve excursus storico sulle principali tappe della ricerca su AI e i relativi “inverni” e primavere”.

Saranno illustrate le principali aree di ricerca, incluse le tendenze emergenti, le questioni relative al ragionamento e apprendimento, soprattutto il machine learning per passare a illustrare i principali modelli di AI, come le reti neurali, con il relativo deep learning, le reti baesyane, le logiche fuzzy, gli alberi di decisione e la loro ulteriore evoluzione nelle foreste causali, gli algoritmi genetici e le colonie di formiche e infine l’innovativo utilizzo di reti generative avversarie o Generative Adversarial Networks (GAN).

Il secondo capitolo applica alcune delle tecniche e dei modelli di AI descritti nel primo capitolo sulla sicurezza informatica ai fini di automatizzare i processi di scansione e analisi delle minacce e attività dannose migliorando la sicurezza, fornendo suggerimenti al personale dedicato alla sicurezza e alleviandolo da compiti ripetitivi e time-consuming permettendone una maggiore efficienza nel suo impiego.

Saranno trattati, inoltre, l’applicazione dell’AI al rilevamento di intrusioni Intrusion Detection Systems (IDS); il rilevamento di spam e phishing; la certificazione del software; l’identificazione automatizzata e la correzione delle vulnerabilità; la modellizzazione della minaccia tramite big data e data mining; le soluzioni di prevenzione e di analisi predittiva dei big data tramite AI e Machine learning.

Per il contenuto completo clicca qui (file .pdf 1,4 Mb)

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