Machine Learning per la Sicurezza dei Sistemi e delle Reti – prof. Andrea Lanzi

Sicurezza informatica · Università degli Studi di Milano · esame facoltativo · 6 CFU · canale unico

Testi d'esame di Machine Learning per la Sicurezza dei Sistemi e delle Reti del prof. Andrea Lanzi, canale unico, corso di laurea in Sicurezza informatica (Laurea magistrale (LM-66)), Università degli Studi di Milano, esame facoltativo · 6 CFU, a.a. 2026/2027. Libri adottati: Effective and Explainable Detection of Android Malware…; Do's and Don'ts of Machine Learning in…; Eliminating Experimental Bias in Malware Classification across…; Continuous Learning for Android Malware Detection; Detecting Concept Drift in Malware Detection Using….

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

Il docente indica 5 testi · da studiare tutti

"DREBIN

Effective and Explainable Detection of Android Malware…Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Do's and Don'ts of Machine Learning in…Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

"TESSERACT

Eliminating Experimental Bias in Malware Classification across…Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Continuous Learning for Android Malware Detection Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

"TRANSCEND

Detecting Concept Drift in Malware Detection Using…Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

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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Vedi anche: Prof. Andrea Lanzi · Machine Learning per la Sicurezza dei Sistemi e delle Reti a Statale di Milano (tutti i canali)