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Prof. Andrea Lanzi

Università degli Studi di Milano · Facoltà di Scienze e Tecnologie · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Andrea Lanzi

Materie del prof. Andrea Lanzi

Sistemi Operativi I – con Prof. Matteo Rè Canale unico

Corso di laurea: Sicurezza dei sistemi e delle reti informatiche · Laurea triennale (L-31) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU

Statale di Milano · Facoltà di Scienze e Tecnologie · 6 CFU · apri nel catalogo

Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: - OS Introduction - CPU virtualization - Memory Virtualization - Swapping Mechanism LAB1: Operating system motivation, hardware abstraction, QEMU, MBR assembly programming. LAB2: Development environment, vi, NASM, ELF format, assembly, linking, execution, disassembly. LAB3: C review, system calls, fork/exec, process management, process analysis, fork bomb.

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Sistemi Operativi II – con Prof. Matteo Rè Canale unico

Corso di laurea: Sicurezza dei sistemi e delle reti informatiche · Laurea triennale (L-31) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU

Statale di Milano · Facoltà di Scienze e Tecnologie · 6 CFU · apri nel catalogo

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Concurrency: Threads (concepts and APIs), Locks, Locks and Data Structures, Semaphores Device Drivers Disks and RAID File Systems Fast File System Laboratory Sessions LAB7: Bash shell, shell scripting, environment variables, file system administration, Unix utilities. LAB8: Bash pipelines, text-processing tools (grep, sed, awk, etc.), regular expressions, strace.

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Tecniche di Protezione del Software Canale unico

Corso di laurea: Sicurezza informatica · Laurea magistrale (LM-66) · 1º anno · annuale · 6 CFU

Statale di Milano · Facoltà di Scienze e Tecnologie · 6 CFU · apri nel catalogo

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Slide basate sul paper Aleph One che introduce il concetto di buffer overflow
  • Shellcoder Handbook, manuale di riferimento per exploit e sviluppo di shellcode
  • Materiali sul controllo delle difese a basso livello: memory safety, type safety e low-fat pointer
  • Materiale su attacchi side-channel come Meltdown & Spectre

Argomenti del programma: Low‑Level attack: Buffer Overflow (Stack‑Based) - Parte 1 Low‑Level attack: Buffer Overflow (Stack‑Based) - Parte 2 (laboratorio pratico) Low‑Level attack: Heap Overflow su Metadata Low‑Level attack: Use‑After‑Free (UAF) Difesa low‑level: Memory safety e Type safety Difesa low‑level: Canary, ASLR, DEP e Return‑Oriented Programming (ROP) Difesa low‑level: Return‑Oriented Programming (ROP), ROP Gadgets Difesa…

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Machine Learning per la Sicurezza dei Sistemi e delle Reti 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 ›

"DREBIN

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

"TESSERACT

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

"TRANSCEND

Detecting Concept Drift in Malware Detection Using…Vai 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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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Andrea Lanzi per Machine Learning per la Sicurezza dei Sistemi e delle Reti?

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…