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Michele Colajanni

Full Professor

Department of Computer Science and Engineering

Academic discipline: IINF-05/A Information Processing Systems

Teaching

Recent dissertations supervised by the teacher.

First cycle degree programmes dissertations

  • Cybersecurity delle reti WiFi e MQTT
  • Wizard Spider: Automazione della raccolta e analisi delle TTP con il framework Mitre Att&ck

Second cycle degree programmes dissertations

  • Analisi, progettazione e distribuzione in cloud di applicativo per l'organizzazione di eventi condivisi
  • Cybersecurity scanner per la piattaforma Azure
  • Eidolon - A System for Dynamically Generating Secure Network Environments to Isolate Compromised Nodes
  • Fake Architecture Orchestrator - Cyberdeception difensiva attraverso la generazione automatizzata di infrastrutture
  • Gestione e analisi di data stream in tempo reale su cloud
  • Governance e formalizzazione dei sistemi informatici nel Tribunale di Bologna: il caso dell'Applicativo per il Processo Penale (APP)
  • IDS basati su Machine Learning nel contesto OT per la riduzione dei tempi di rilevamento delle minacce
  • Large Language Model per la Compliance: da ISO/IEC 27001:2022 a NIS2
  • L'attribuzione degli attacchi informatici nella competizione geopolitica internazionale.
  • Modelli di continual machine learning per la cybersecurity adattativa
  • Ottimizzazione delle Operazioni Finanziarie in Cloud: Un'Analisi Teorica e Pratica di FinOps
  • Percorsi di maturità nella sicurezza informatica: il caso SNX tra ISO/IEC 27001:2022 e Direttiva NIS2
  • Progettazione e implementazione di una piattaforma CPO cloud-native su Google Cloud per la gestione scalabile delle colonnine di ricarica EV
  • Progettazione e sviluppo di soluzioni per Security Operation Center con tecnologie Elastic
  • sicurezza nella comunicazione iot: implementazione di un’architettura protetta per monitoraggio dati
  • Sviluppo di un Applicativo basato su GenAI per il Settore Assicurativo
  • Tecniche e metodi per favorire nuove strategie di deception per la cybersecurity
  • Utilizzo dei Large Language Models per migliorare le fasi del Penetration Testing

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