Il PRA Lab lavora allo sviluppo di sistemi di “pattern recognition” per applicazioni biometriche, di video sorveglianza, intelligenza d’ambiente e di sicurezza dei sistemi e delle reti informatiche. La missione del PRA Lab è rivolta allo sviluppo di metodi e tecnologie da impiegare, nell'ambito di applicazioni reali, nei futuri sistemi di "pattern recognition".
Il PRA Lab sta sviluppando un approccio chiamato Super-sparse Biometric Recognition, che consente una riduzione del set di template di riferimento utilizzato durante il processo di verifica dell'identità per ogni utente, superando i metodi allo stato dell'arte, sia in termini di risorse di calcolo richieste, sia in termini di accuratezza del riconoscimento, addestrando allo stesso tempo una combinazione ottimale delle misure di similarità e il corrispondente sottoinsieme dei template di riferimento.
Le ricerche del Pra Lab condotte nel campo dell'Adversarial Learning hanno l'obiettivo di rendere gli algoritmi di apprendimento automatico sempre più robusti contro tentativi di attacco compiuti da avversari intelligenti e adattivi (come hacker o spammer), tramite la simulazione di ripetuti scenari di attacco e l'implementazione delle corrispondenti misure di difesa, per soddisfare requisiti di sicurezza più stringenti.
Il Pra Lab sviluppa sistemi di riconoscimento biometrico proponendo soluzioni per l'identificazione personale e l'autenticazione, utilizzando tecnologie per il riconoscimento di volti e di impronte digitali resistenti a tentativi di spoofing e di falsificazione operate tramite repliche di biometrie. Il Lab inoltre organizza la “Fingerprint Liveness Detection Competition” ed è partner del progetto europeo “Tabula Rasa” (Trusted Biometrics under spoofing attacks).
Attraverso i metodi del Machine learning e le conoscenze sul Pattern recognition il PRA Lab studia soluzioni efficienti per favorire la Classificazione e la Ricerca di Documenti, Immagini e Video. Le attività principali del laboratorio convergono nella Classificazione di dati multi-label (mirando a raggiungere un compromesso tra il costo dell'annotazione manuale e l'accuratezza dell'annotazione automatica) e nel Content-based image retrieval.

L'area di Intelligenza d'Ambiente del PRA Lab lavora su sistemi di Person Re-identification e di Appearance-based people search per soddisfare compiti come: tracciamento automatico degli spostamenti di diverse persone in una data area; recupero dei filmati contenenti una persona di interesse, a partire da una sua singola immagine; recupero di immagini di una persona a partire da una descrizione testuale (query) del suo abbigliamento.
Il Pra Lab si occupa dello sviluppo di strumenti avanzati per la sicurezza informatica. SuStorID è un sistema di rilevazione di (e protezione contro) intrusioni informatiche (IDS) per servizi web. E' caratterizzato da numerose e interessanti funzionalità: apprendimento automatico, rilevazione di attacchi noti o sconosciuti, architettura multi-modello, protezione in real-time dei servizi web, integrazione con modsecurity, interfaccia utente semplice e intuitiva.
Su Stor ID PRA Lab
La nostra risposta al crimine informatico mira a creare "Ambienti sicuri per applicazioni sicure". Le nostre soluzioni per la Sicurezza Informatica riguardano: Analisi del traffico di rete, Sicurezza delle applicazioni web, Rilevazione di Botnet, Rilevazione di Spam, Analisi di Malware, Sicurezza dei dispositivi mobili. Dal 2012 il Laboratorio organizza la scuola estiva internazionale sulla sicurezza informatica "Building Trust in the Information Age".
Computer Security PRA Lab
Il PRA Lab ha 20 anni di esperienza nello sviluppo di applicazioni e sistemi innovativi nel campo del Pattern Recognition. Il direttore del laboratorio è il Prof. Fabio Roli, IEEE e IAPR fellow. Il laboratorio è composto da più di 30 persone tra docenti, ricercatori post-doc, studenti di dottorato e collaboratori. I nostri ricercatori conducono le attività di ricerca nell'ambito di programmi regionali, nazionali e progetti europei, finanziati da enti pubblici e da iniziative private.
La nostra filosofia:
"Niente è più pratico di una buona teoria".
Kurt Lewin         
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