DANIELE ANGIONI

Dottorando

ciclo: XXXVII
email:
edificio: L (Università degli Studi di Cagliari, Facoltà di Ingegneria e Architettura)
stanza: IAL_TB

supervisore: Battista Biggio
co-supervisore: Fabio Roli

Ricerca: Security Issues of Machine Learning in the Real World

Daniele Angioni è un dottorando del programma nazionale di dottorato in Intelligenza Artificiale, lavorando presso il PRA Lab dell'Università di Cagliari, in Italia. Ha conseguito la laurea triennale in Ingegneria Elettrica, Elettronica e Informatica nel 2019 con votazione 107/110, discutendo la tesi sugli attacchi tramite impronte digitali false su dispositivi mobili, grazie alla quale ha vinto il secondo premio nella 15a edizione del concorso italiano Premio Tesi Clusit " Innovare la sicurezza delle informazioni", nel 2019. Nel 2021 ha conseguito la Laurea Magistrale in Ingegneria Elettronica, con lode, discutendo la tesi dal titolo "Robust Machine Learning for Malware Detection under Concept Drift", relatore Dott. Battista Biggio.
I suoi interessi di ricerca sono il machine learning e l'adversarial machine learning, con applicazioni nella visione artificiale e nella sicurezza informatica.

Produzione scientifica

11573/1690350 - 2023 - AI Security and Safety: The PRALab Research Experience

Demontis, Ambra; Pintor, Maura; Demetrio, Luca; Sotgiu, Angelo; Angioni, Daniele; Piras, Giorgio; Gupta, Srishti; Biggio, Battista; Roli, Fabio - 04b Atto di convegno in volume

congresso: Ital-IA 2023: 3rd National Conference on Artificial Intelligence (Pisa, Italy)

libro: Proceedings of the Italia Intelligenza Artificiale - Thematic Workshops co-located with the 3rd CINI National Lab AIIS Conference on Artificial Intelligence (Ital IA 2023) - ()

11573/1690355 - 2023 - Adversarial Attacks Against Uncertainty Quantification

Ledda, Emanuele; Angioni, Daniele; Piras, Giorgio; Fumera, Giorgio; Biggio, Battista; Roli, Fabio - 04b Atto di convegno in volume

congresso: International Conference on Computer Vision (ICCV) Workshops, 2023 (Parigi)

libro: Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) Workshops, 2023 - ()

11573/1671306 - 2023 - ImageNet-Patch: A dataset for benchmarking machine learning robustness against adversarial patches

Pintor, M.; Angioni, D.; Sotgiu, A.; Demetrio, L.; Demontis, A.; Biggio, B.; Roli, F. - 01a Articolo in rivista

rivista: PATTERN RECOGNITION (Elsevier Science Limited:Oxford Fulfillment Center, PO Box 800, Kidlington Oxford OX5 1DX United Kingdom:011 44 1865 843000, 011 44 1865 843699, EMAIL: asianfo@elsevier.com, tcb@elsevier.co.UK, INTERNET: http://www.elsevier.com, http://www.elsevier.com/locate/shpsa/, Fax: 011 44 1865 843010) pp. - - issn: 0031-3203 - wos: WOS:000877037900001 (21) - scopus: 2-s2.0-85139413180 (28)

11573/1671733 - 2022 - Robust Machine Learning for Malware Detection over Time

Angioni, D.; Demetrio, L.; Pintor, M.; Biggio, B. - 04b Atto di convegno in volume

congresso: 6th Italian Conference on Cybersecurity, ITASEC 2022 (Rome; Italy)

libro: Proceedings of the Italian Conference on Cybersecurity (ITASEC 2022) - ()

11573/1671708 - 2021 - Are spoofs from latent fingerprints a real threat for the best state-of-art liveness detectors?

Casula, R.; Orr(`U), G.; Angioni, D.; Feng, X.; Marcialis, G. L.; Roli, F. - 04b Atto di convegno in volume

congresso: International Conference on Pattern Recognition (Milano; Italia)

libro: Proceedings of ICPR 2020 25th International Conference on Pattern Recognition Milan, 10 – 15 January 2021 - (978-1-7281-8808-9; 978-1-7281-8809-6)