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Identificazione automatica di attacchi clickjacking su dispositivi mobili

azienda Tesi esterna in azienda    


Parole chiave CYBERSECURITY, MACHINE LEARNING, MOBILE APPLICATIONS

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 il web e utilizzando app su dispositivi mobili, un utente pu˛ cadere vittima di attacchi di clickjacking. Il clickjacking Ŕ una tecnica di attacco che consiste nel fare credere all'utente che sta effettuando un click/tap su un elemento, mentre in realtÓ sta eseguendo un click/tap su un elemento differente da quello con cui pensa di interagire. Al momento, si sa poco di come questo tipo di attacco sia architettato nella pratica in ambito mobile e mancano metodologie automatiche in grado di riconoscerlo e prevenirlo.
Siamo alla ricerca di studenti appassionati e di talento che vogliano contribuire alla creazione di soluzioni di sicurezza avanzate come quelle sviluppate dall'azienda Ermes Cyber Security, progettando, implementando e testando strumenti automatici per l'identificazione e la prevenzioni di attacchi di clickjacking su dispositivi mobili.
Ermes Cyber Security Ŕ 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 capacitÓ di programmazione - conoscenza dei fondamentali di machine learning e sicurezza informatica.
SarÓ data precedenza a studenti con voti elevati nelle materie Informatiche (voto superiore a 27/30 in ogni materia Informatica).

Note La tesi si svolgerÓ presso l'azienda, in collaborazione con il Centro SmartData@PoliTO.


Scadenza validita proposta 12/11/2020      PROPONI LA TUA CANDIDATURA




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