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Eliminating Experimental Bias in Malware Classification across…

Libro adottato a Statale di Milano, a.a. 2026/2027 · 1 canale

«Eliminating Experimental Bias in Malware Classification across…» è adottato per Machine Learning per la Sicurezza dei Sistemi e delle Reti dal prof. Andrea Lanzi (Sicurezza informatica – Statale di Milano).

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Come lo indica il docente: Eliminating Experimental Bias in Malware Classification across Space and Time", USENIX Security, 2019

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Machine Learning per la Sicurezza dei Sistemi e delle Reti – Prof. Andrea Lanzi Canale unico

Corso di laurea: Sicurezza informatica · Laurea magistrale (LM-66) · esame facoltativo · 6 CFU

Statale di Milano · Facoltà di Scienze e Tecnologie · 6 CFU · apri nel catalogo · Sicurezza informatica · 1º anno ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Python notebooks and laboratory material developed by the instructor.

Argomenti del programma: - Introduzione al Machine Learning per la Cybersecurity. - Feature extraction e rappresentazione delle applicazioni Android (DREBIN). - Classificazione tramite Support Vector Machine (SVM). - Explainable AI e interpretazione delle decisioni dei classificatori. - Adversarial Machine Learning e attacchi ai classificatori. - Metriche di valutazione: Confusion Matrix, ROC e Precision-Recall Curve.

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