Maura Pintor

Maura Pintor è una studentessa di dottorato all'Università di Cagliari, Italia. Ha ricevuto la Laurea Magistrale in Ingegneria delle Telecomunicazioni con lode nel 2018, all'Università di Cagliari, discutendo la tesi dal titolo "A novel temporal descriptor for analyzing small and large crowds by computer vision algorithms". I suoi interessi di ricerca includono l'adversarial machine learning e metodi di explainabiliy del machine learning, con applicazioni nel campo della cybersecurity. Maura è co-autrice del paper "Why Do Adversarial Attacks Transfer? Explaining Transferability of Evasion and Poisonin Attacks", recentemente accettato a USENIX 2019. Maura sta attualmente collaborando con Pluribus One nell'ambito del Progetto Europeo ALOHA, il cui obiettivo è quello di creare un framework per l’ottimizzazione del design di sistemi di Deep Learning in piattaforme eterogenee a basso consumo energetico. Il suo contributo nel progetto consiste nella valutazione della sicurezza e nell'individuazione di opportune tecniche di riduzione dell’efficacia degli attacchi adversarial.

 

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