Lorenzo CAZZARO

Qualifica
Dottorando
Dottorato
INFORMATICA
37° Ciclo - Immatricolati nel 2021
Area tematica
Improving Web Application Security through Machine Learning
Supervisore
Calzavara Stefano
E-mail
lorenzo.cazzaro@unive.it
864683@stud.unive.it
Sito web
www.unive.it/persone/lorenzo.cazzaro (scheda personale)
Struttura
Dipartimento di Scienze Ambientali, Informatica e Statistica
Sito web struttura: https://www.unive.it/dais

Pubblicazioni

Anno Tipologia Pubblicazione
Anno Tipologia Pubblicazione
2023 Articolo in Atti di convegno Calzavara S.; Cazzaro L.; Lucchese C.; Marcuzzi F. Explainable Global Fairness Verification of Tree-Based Classifiers , Proceedings - 2023 IEEE Conference on Secure and Trustworthy Machine Learning, SaTML 2023, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., pp. 1-17, Convegno: 2023 IEEE Conference on Secure and Trustworthy Machine Learning, SaTML 2023, 2023 (ISBN 978-1-6654-6299-0)
DOI - Scheda ARCA: 10278/5028100
2023 Articolo in Atti di convegno Calzavara S.; Cazzaro L.; Pibiri G.E.; Prezza N. Verifiable Learning for Robust Tree Ensembles , CCS 2023 - Proceedings of the 2023 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, Association for Computing Machinery, Inc, pp. 1850-1864, Convegno: 30th ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, CCS 2023, 2023 (ISBN 9798400700507)
DOI - Scheda ARCA: 10278/5046160
2022 Articolo su rivista Calzavara S.; Cazzaro L.; Lucchese C.; Marcuzzi F.; Orlando S. Beyond robustness: Resilience verification of tree-based classifiers in COMPUTERS & SECURITY, vol. 121, pp. 102843 (ISSN 0167-4048)
DOI - Scheda ARCA: 10278/5004095
2021 Articolo in Atti di convegno Calzavara S.; Cazzaro L.; Lucchese C. AMEBA: An Adaptive Approach to the Black-Box Evasion of Machine Learning Models , ASIA CCS 2021 - Proceedings of the 2021 ACM Asia Conference on Computer and Communications Security, Association for Computing Machinery, Inc, pp. 292-306, Convegno: 16th ACM Asia Conference on Computer and Communications Security, ASIA CCS 2021, 2021 (ISBN 9781450382878)
DOI - Scheda ARCA: 10278/3742611