BV TECH ad ITASEC24, presentato un nuovo rapporto di ricerca
Tecniche di online learning basate su algoritmi non supervisionati di Machine Learning e di clustering
17/04/2024
Nell’ambito della partecipazione di BV TECH ad ITASEC ’24, la più
importante conferenza nazionale sulla cybersecurity, all’interno dalla
Scientific & Technical Session “AI for Cybersecurity“, è stato presentato il rapporto di ricerca “Account Hijacking Detection with KATANA, a K-means Approach for Targeted user behavior ANAlysis”, realizzato nell’ambito delle attività di ricerca previste dal Contratto di
Programma “Suite prodotti cybersecurity e SOC“.
Machine Learning
Il rapporto, presentato dai colleghi Alessio Magrì e Pietro Spalluto della sede di Grottaglie (TA), che hanno svolto l’attività di ricerca con Pierpaolo Artioli, illustra come è possibile utilizzare tecniche di online learning basate su algoritmi non supervisionati di Machine Learning e di clustering applicati all’analisi comportamentale di utenze di rete per identificare automaticamente comportamenti anomali riconducibili a situazioni di furto di credenziali (account hijacking).
Il rapporto di ricerca sarà successivamente disponibile negli atti della
conferenza. Ancora complimenti a tutti gli autori per il lavoro svolto
ed il risultato raggiunto.
Progetto finanziato dal Fondo Europeo di Sviluppo Regionale Puglia POR Puglia 2014 – 2020 – Asse I – Obiettivo specifico 1a – Azione 1.1 (R&S), e con il supporto dell’Università di Bari e del Massachusetts Institute of Technology (MIT).