INTENTIONAL
Responsabile:
PNRR
Ruolo DEIB: Coordinatore
Data inizio: 15/05/2024
Durata: 14 mesi
Sommario
Garantire la cybersecurity nelle moderne reti di telecomunicazioni è di fondamentale importanza, alla luce del ruolo cruciale che queste infrastrutture svolgono nella società odierna. L'utilizzo dell'intelligenza artificiale e del Machine Learning (ML) per aumentare la protezione contro attacchi informatici all'interno di una rete di telecomunicazioni è sempre più diffuso. Per aumentarne l'efficienza è utile implementare i modelli di ML direttamente nel "data plane", ovvero all'interno di dispositivi di rete come router o switch.
Il progetto INTENTIONAL - In-network attack detection by data plane implementation of machine-learning models ha l'obiettivo di sviluppare modelli di ML adatti a tale implementazione "in-network" per garantire alla rete una adeguata protezione contro attacchi informatici. In aggiunta, poichè il comportamento del traffico malevolo è estremamente dinamico, è opportuno osservare continuamente l'evoluzione del traffico in transito e selezionare con cura le informazioni utili per poter aggiornare i modelli di ML ai nuovi dati.
Il progetto ha tre obiettivi principali:
- sviluppare algoritmi di Continual Learning compatibili con l’offloading dei modelli di ML nel data plane, al fine di consentire l'aggiornamento efficace e continuo dei modelli di ML nel data plane;
- progettare meccanismi di allocazione efficiente delle risorse computazionali e di memoria per supportare modelli ML concorrenti;
- creare un dataset realistico per valutare le prestazioni in scenari evolutivi di traffico malevolo.
INTENTIONAL è parte del partenariato esteso PNRR SERICS - SEcurity and RIghts In the CyberSpace e si integra con le attività del progetto Protect-IT - imPROving The rEsilience to Cyberattacks of distributed ICT InfrastrucTures dello Spoke n. 8 - Risk management and governance.
