SCHEDA DELL'INSEGNAMENTO (SI)
SSD ING-INF/05

 

LAUREA MAGISTRALE IN INGEGNERIA INFORMATICA

ANNO ACCADEMICO: 2022-2023

 

DOCENTE: ANTONIO PESCAPE’
TELEFONO: 0817683856
EMAIL: Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.

 

INSEGNAMENTO INTEGRATO (EVENTUALE): 
MODULO (EVENTUALE):
CANALE (EVENTUALE):
ANNO DI CORSO (I, II, III): II
SEMESTRE (I, II): II
CFU: 6

 

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Nozioni di protocolli di rete Internet.

 

L’obiettivo dell’insegnamento è quello di fornire agli studenti le nozioni specialistiche utili all’analisi di una moderna rete Internet con particolare riferimento agli aspetti legati alla gestione e alla sicurezza di rete. Il corso presenta i contenuti adottando un approccio ingegneristico ed empirico e fonde lezioni teoriche, lezioni pratiche, seminari ed esercitazioni. Esso presenta in modo approfondito gli aspetti principali e le motivazioni alla base dell’analisi e della valutazione prestazionale di una rete per poi approfondire gli aspetti metodologici e pratici legati all’analisi di rete con un focus specifico sulla analisi, identificazione e classificazione di eventi anomali quali, ad esempio, attacchi informatici. Il corso prevede anche una parte esercitativa funzionale allo sviluppo di un elaborato.

 

Conoscenza e capacità di comprensione
Lo studente deve dimostrare di conoscere e saper comprendere le problematiche relative all’analisi e al monitoraggio delle rete Internet. Deve dimostrare di sapere elaborare argomentazioni concernenti le relazioni tra il traffico di rete e fenomeni quali attacchi, malfunzionamenti di rete, problematiche prestazionali. Tali strumenti consentiranno agli studenti di comprendere le connessioni causali tra l’uso di applicazioni di rete, il traffico generato da tali applicazioni e le condizioni di esercizio della rete e di riconoscere le relazioni tra le operazioni eseguite attraverso la rete (esecuzione di applicazioni, configurazione di dispositivi di rete, attacchi a dispositivi di rete) e gli eventi osservabili (mutamenti nelle caratteristiche del traffico e nelle funzionalità dei dispositivi di rete).

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Lo studente deve dimostrare di essere in grado di trarre le conseguenze da un insieme di informazioni per identificare e risolvere problemi concernenti le infrastrutture e le applicazioni di rete, pianificare infrastrutture e servizi sulla base dei requisiti associati alla caratterizzazione del traffico Internet. Analizzando i dati di rete, lo studente deve essere in grado di inferire la natura (benigna/malevola) e caratteristiche volumetriche della comunicazione (numero di dispositivi coinvolti, quantità e tempistica dei messaggi scambiati), nonché aspetti di qualità del servizio e qualità dell’esperienza. Lo studente deve essere in grado di applicare gli strumenti metodologici appresi ai seguenti ambiti: raccolta dei dati di traffico Internet, analisi delle prestazioni di rete e delle applicazioni di rete, sicurezza di rete.

 

Introduzione e Concetti di Base: Contestualizzazione didattico/scientifica del Corso, Terminologia di Base, Inquadramento degli aspetti principali dell’analisi di Internet e motivazioni, Risoluzione dei Problemi di Rete (compresa la Sicurezza di Rete), Requisiti delle Reti e delle Applicazioni in Rete. [0.5 CFU]
Fondamenti di Analisi e Monitoraggio di Internet: Background Analitico (probabilità, statistica, rappresentazione dei dati, forecasting, grafi, etc.), Fondamenti di Machine Learning e Data Mining, Metriche per l’Analisi ed il Monitoraggio di Internet, Modelli per l’analisi delle caratteristiche e delle prestazioni di Internet, Approcci al Monitoraggio di Internet (attivo, passivo, ibrido, etc.), Protocolli per il controllo ed il monitoraggio di Internet, “Practical Issues” nell’Analisi e nel Monitoraggio di Internet: middleboxes (PEP, PDP, Firewall, etc). [1 CFU]
Metodologie e Tecniche di Analisi e Monitoraggio di Internet: Metodologie e Tecniche di Machine/Deep Learning e Data Mining; Task di Apprendimento: Classificazione, Predizione e Anomaly Detection; Framework di Valutazione e Metriche di Prestazione; Data Visualization; Tecniche di eXplainable AI (XAI) per approcci Machine/Deep Learning; Metodologie e Tecniche per l’analisi del Traffico di Internet: workload di rete, caratterizzazione e modelling statistico, Traffico Self-Similare, Modelli di generazione del Traffico Internet. [2 CFU]
Applicazioni dell’Analisi di Internet: Metodologie e strumenti per l’acquisizione e la caratterizzazione di dataset di traffico Internet (user-generated e bot-generated); Identificazione e Classificazione con Tecniche di Machine e Deep Learning di Traffico di rete. Focus su sicurezza di Rete: Identificazione e Classificazione di Traffico di rete anomalo e malevolo (malware, attacchi DoS\DDoS, BotNet, etc.), con particolare riferimento a scenari (industrial) IoT, Cloud e Mobile. [2 CFU]
Casi di Studio: Piattaforme sperimentali per l’analisi e il monitoraggio di Internet, Piattaforme di monitoraggio su larga scala (Sicurezza di Rete, Neutralità di Rete e Censura, Analisi di Capacità e Banda Disponibile, Monitoraggio dei Percorsi e delle Topologie di Rete). [0.5 CFU]

 

Il materiale didattico è costituito dalle Slide, dalle Dispense e dagli articoli forniti dal docente.

Libro di testo di approfondimento: Internet Measurement: Infrastructure, traffic & applications, Mark Crovella, Balachander Krishnamurty, Wiley.

 

Il docente utilizzerà:

a) lezioni frontali per circa il 40% delle ore totali,

b) esercitazioni per approfondire praticamente aspetti teorici per circa il 40% delle ore totali,

c) seminari per approfondire tematiche specifiche per circa il 20% delle ore totali.

 

a) Modalità di esame:

L'esame si articola in prova:
Scritta e orale
Solo scritta o intercorso a metà
Solo orale
Discussione di elaborato progettuale
Altro (discussione esercitazioni)

 

In caso di prova scritta i quesiti sono (*):
A risposta multipla
A risposta libera
Esercizi numerici