Il progetto prevede che lo studente metta in pratica e approfondisca le sue conoscenze nell’ambito dell’In- telligenza Artificiale Interpretabile (Explainable AI) e delle Reti Generative Avversarie (GAN). Inizialmente, lo studente dovrà acquisire competenze nella comprensione e manipolazione di dataset di malware, con un focus particolare sull’analisi delle caratteristiche generate dalle GAN. Successivamente, è richiesto che familiarizzi con metodi per migliorare la trasparenza e l’interpretabilità dei modelli generativi, utilizzando tecniche come Grad-CAM e Lime. Durante l’attività di stage, lo studente potrà quindi approfondire le tecniche avanzate e gli strumenti utilizzati per rendere i modelli di intelligenza artificiale più trasparenti e interpretabili nel contesto della sicurezza informatica.

Decoding GAN-Generated Malware using Explainable AI Techniques

TIOZZO, MATTEO
2023/2024

Abstract

Il progetto prevede che lo studente metta in pratica e approfondisca le sue conoscenze nell’ambito dell’In- telligenza Artificiale Interpretabile (Explainable AI) e delle Reti Generative Avversarie (GAN). Inizialmente, lo studente dovrà acquisire competenze nella comprensione e manipolazione di dataset di malware, con un focus particolare sull’analisi delle caratteristiche generate dalle GAN. Successivamente, è richiesto che familiarizzi con metodi per migliorare la trasparenza e l’interpretabilità dei modelli generativi, utilizzando tecniche come Grad-CAM e Lime. Durante l’attività di stage, lo studente potrà quindi approfondire le tecniche avanzate e gli strumenti utilizzati per rendere i modelli di intelligenza artificiale più trasparenti e interpretabili nel contesto della sicurezza informatica.
2023
Decoding GAN-Generated Malware using Explainable AI Techniques
Cybersecurity
AI
GAN
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/80245