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Identificazione automatica di sistemi cripto-jackers nel web
Tesi esterna in azienda
Parole chiave CYBERSECURITY, MACHINE LEARNING, BLOCKCHAIN
Riferimenti MARCO MELLIA
Riferimenti esterni Stefano Traverso - s.traverso@ermessecurity.com
Gruppi di ricerca SmartData@PoliTO, Telecommunication Networks Group
Tipo tesi SPERIMENTALE, IN AZIENDA
Descrizione Navigando nel web è facile entrare in cripto-minatori o crypto-jackers, servizi che sfruttano l'hardware degli utenti per fare mining le criptovalute tramite applicazioni scritte Javascript che girano all'interno del Browser. La loro attività può compromettere gravemente la navigazione degli utenti e diminuire le prestazioni del dispositivo -- specialmente nel caso di smartphone o tablet.
Sfortunatamente, solo poco si sa di questo tipo di servizi e mancano metodologie automatiche per identificarli e bloccarli automaticamente.
In questa tesi, siamo alla ricerca di studenti di talento che vorrebbero contribuire alla creazione delle soluzioni di sicurezza informatica della azienda Ermes Cyber Security, progettando, implementando e testando strumenti automatici per l'identificazione dei web criptojacker.
Ermes Cyber Security è una startup innovativa che offre tecnologie avanzate di protezione dalle minacce Web per aiutare le aziende a proteggere la navigazione dei propri dipendenti, insediata nell'incubatore del Politecnico di Torino.
Conoscenze richieste Ottime capacità di programmazione - conoscenza dei fondamentali di machine learning
Sarà data precedenza a studenti con media superiore a 27/30
Note La tesi si svolgerà presso l'azienda, in collaborazione con il Centro SmartData@PoliTO.
Scadenza validita proposta 12/11/2019
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