Benevento| Sicurezza informatica: la studentessa Unisannio Marta Catillo vince una borsa “Orio Carlini”
Marta Catillo, studentessa di ingegneria allâUnisannio, vince una borsa âOrio Carliniâ con un progetto sulla sicurezza informatica. Il premio del Consortium GARR Ăš dedicato a progetti di ricerca sviluppati da giovani laureati e laureate che vogliano specializzarsi nellâapplicazione di tecnologie innovative per lo sviluppo di infrastrutture digitali e di servizi in contesti multidisciplinari.
Marta, 27 anni, laureata in ingegneria informatica ed attualmente iscritta al corso di laurea magistrale in ingegneria informatica presso lâUniversitĂ degli Studi del Sannio, svolgerĂ , insieme ad altri 9 vincitori di borsa, per 12 mesi, e con possibilitĂ di proroga, un percorso di studio presso enti e istituzioni scientifiche, culturali e accademiche collegate alla rete GARR.
Il Consortium GARR Ăš unâassociazione senza fini di lucro fondata sotto lâegida del Ministero dellâIstruzione, dellâUniversitĂ e della Ricerca. I soci fondatori sono CNR, ENEA, INFN e Fondazione CRUI, in rappresentanza di tutte le universitĂ italiane.
Il progetto presentato da Marta Catillo per la partecipazione al bando, sotto la supervisione del prof. Umberto Villano, direttore del Dipartimento dâIngegneria di Unisannio, riguarda un Intrusion Detection System o IDS, ovvero un dispositivo software o hardware per identificare accessi non autorizzati ai computer o alle reti locali.
In particolare, la giovane studentessa intende interessarsi dello studio di un Intrusion Detection System orientato alla diagnostica di rete per la predizione di anomalie e basato su tecniche di machine learning.
Un comune IDS analizza pattern di dati catturati dalla rete al fine di rilevare minacce provenienti dallâesterno. Gli attuali IDS risultano accurati e funzionanti, ma totalmente inefficaci per attacchi non identificati in precedenza. Il tema proposto inquadra i concetti sopra menzionati in un contesto piĂč ampio e attuale: il machine learning. Le recenti tecniche di ML stanno rapidamente cambiando la visione del mondo rendendo la realtĂ piĂč nitida e meno incerta. Grazie ad esse Ăš possibile restringere lâalone di impredicibilitĂ che caratterizza tanti aspetti della vita quotidiana. Pertanto, tali tecniche trovano ampio spazio anche nellâambito dellâinformation security. In particolare, per la realizzazione dellâIDS, si intendono utilizzare tecniche di apprendimento basate sullâanalisi di flussi di traffico normali e anomali per predire ed identificare possibili attacchi.



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