Daniele Angioni

Daniele Angioni ha conseguito nel settembre del 2019 la laurea triennale in Ingegneria Elettrica, Elettronica e Informatica con votazione 107/110, discutendo la tesi dal titolo "Riconoscimento di impronte falsificate da cellulare", tesi che lo ha portato al secondo posto nella competizione Premio Tesi "Innovare la sicurezza delle informazioni" 15a edizione del 2019.

Daniele è co-autore del paper "Are spoofs from latent fingerprints a real threat for the best state-of-art liveness detectors?", che ha ricevuto il Best Student Paper award nella conferenza ICPR 2020.



Da gennaio 2021 ha lavorato come borsista di ricerca nel gruppo di adversarial machine learning guidato dal Dr. Battista Biggio.

Nel settembre 2021 ha conseguito con lode la laurea magistrale in Ingegneria Elettronica discutendo la tesi "Robust Machine Learning for Malware Detection under Concept Drift".



Da novembre 2021 è studente di dottorato presso il PRA Lab.

Argomenti di ricerca: Sicurezza Informatica, Machine Learning, Adversarial Machine Learning.