banca dati delle tesi e dissertazioni accademiche elettroniche
| Tipo di tesi | Tesi di laurea magistrale | ||||||||||||||||||||||||||||||
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| Autore | ALEOTTI, ALESSANDRO | ||||||||||||||||||||||||||||||
| URN | etd-01092018-100710 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Titolo | Adversarial Machine Learning per il Rilevamento di Botnet | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Titolo in inglese | |||||||||||||||||||||||||||||||
| Struttura | Dipartimento di Ingegneria "Enzo Ferrari" | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Corso di studi | Ingegneria Informatica (D.M.270/04) | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Commissione |
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| Parole chiave |
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| Data inizio appello | 2018-02-08 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Disponibilità | Accessibile via web (tutti i file della tesi sono accessibili) | ||||||||||||||||||||||||||||||
Riassunto analitico
L'argomento di questa tesi verte sullo studio di un sistema di Adversarial Learning per il rilevamento di botnet. Tali malware comunicano con i propri centri di comando e controllo generando mediante algoritmi una serie di nomi di domino da contattare in cascata. L'obiettivo di questa tesi è creare un classificatore neurale in grado di rilevare tali comunicazioni e successivamente irrobustire tale classificatore con tecniche di adversarial learning, migliorando la propria performance riguardo a casi mai visti in fase di training. |
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| Abstract | |||||||||||||||||||||||||||||||
| File |
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