Generazione efficiente di molteplici scenari di compromissione cyber ai fini di test e formazione

Questo lavoro si propone di implementare tre scenari di compromissione informatica tramite l'ausilio della strumentazione fornita da Ansible e Docker. Dopo una prima parte teorica di presentazione delle più recenti vulnerabilità/compromissioni informatiche, si passa all'illustrazione degli strumenti e dell'architettura degli scenari, anche tramite l'ausilio di codice. Tramite la funzione UNIX time si effettua l'analisi di diverse tecniche di distribuzione, dimostrando come l'automazione abbia effettivi e seri vantaggi rispetto ad una continua implementazione manuale, principalmente da un punto di vista temporale e computazionale.

Il Teorema di Morse-Sard

Questa tesi riguarda il Teorema di Morse-Sard nella sua versione generale. Tale teorema afferma che l'immagine dei punti critici di una funzione di classe C^k da un aperto di R^m a R^n è un insieme di misura di Lebesgue nulla se k >= m-n+1 (se m >= n) o se k >= 1 (se mdimostrazione, tratta dall’articolo di Moreira-Ruas (2009). Dimostriamo inoltre il Teorema di Varberg (1966) riguardante il caso delle funzioni differenziabili con m=n. Si fornisce poi un’applicazione del Teorema di Morse-Sard: la formula di Coarea per funzioni a valori reali.

Integrazione di reti neurali con approcci simbolici per problemi di ragionamento deduttivo in linguaggio naturale

Uno degli obiettivi più ambizioni e interessanti dell'informatica, specialmente nel campo dell'intelligenza artificiale, consiste nel raggiungere la capacità di far ragionare un computer in modo simile a come farebbe un essere umano. I più recenti successi nell'ambito delle reti neurali profonde, specialmente nel campo dell'elaborazione del testo in linguaggio naturale, hanno incentivato lo studio di nuove tecniche per affrontare tale problema, a cominciare dal ragionamento deduttivo, la forma più semplice e lineare di ragionamento logico. La domanda fondamentale alla base di questa tesi è infatti la seguente: in che modo una rete neurale basata sull'architettura Transformer può essere impiegata per avanzare lo stato dell'arte nell'ambito del ragionamento deduttivo in linguaggio naturale? Nella prima parte di questo lavoro presento uno studio approfondito di alcune tecnologie recenti che hanno affrontato questo problema con intuizioni vincenti. Da questa analisi emerge come particolarmente efficace l'integrazione delle reti neurali con tecniche simboliche più tradizionali. Nella seconda parte propongo un focus sull'architettura ProofWriter, che ha il pregio di essere relativamente semplice e intuitiva pur presentando prestazioni in linea con quelle dei concorrenti. Questo approfondimento mette in luce la capacità dei modelli T5, con il supporto del framework HuggingFace, di produrre più risposte alternative, tra cui è poi possibile cercare esternamente quella corretta. Nella terza e ultima parte fornisco un prototipo che mostra come si può impiegare tale tecnica per arricchire i sistemi tipo ProofWriter con approcci simbolici basati su nozioni linguistiche, conoscenze specifiche sul dominio applicativo o semplice buonsenso. Ciò che ne risulta è un significativo miglioramento dell'accuratezza rispetto al ProofWriter originale, ma soprattutto la dimostrazione che è possibile sfruttare tale capacità dei modelli T5 per migliorarne le prestazioni.

Reti neurali convoluzionali nell'elaborazione di immagini mammografiche

Il tema centrale di questa tesi è il Machine Learning e la sua applicabilità nella ricostruzione di immagini biomediche, nello specifico di immagini mammarie. Il metodo attualmente più diffuso per la rilevazione del tumore al seno è la Mammografia 2D digitale, ma l’interesse mostrato ultimamente verso la Tomosintesi ha dimostrato una migliore capacità di diagnosi tumorale, anche ai primi stadi. Sebbene le due tecniche combinate siano in grado di rilevare anche la minima lesione, questo comporta una sovraesposizione alle radiazioni. Lo scopo finale, perciò, è quello di fornire un valido strumento di supporto per la caratterizzazione automatica di masse e opacità in immagini di tomosintesi, così da sottoporre il paziente ad un singolo esame radiografico. L'obiettivo è stato dunque ricostruire, tramite reti neurali Convoluzionali, immagini sintetiche di Tomosintesi di qualità superiore e il più possibile vicine a quelle di mammografia 2D. Sono state presentate nel dettaglio le due tecniche di imaging, le problematiche ad esse legate ed un approfondito confronto dosimetrico. Dopo una trattazione teorica dei principi delle CNN, sono state riportate le caratteristiche delle architetture di rete realizzate nella parte progettuale dell’elaborato. Sono stati valutati i comportamenti dei differenti modelli neurali per uno stesso Dataset di immagini di Tomosintesi, individuandone il migliore in termini di prestazioni finali nelle immagini di Test. Dagli studi effettuati è stata provata la possibilità, in un futuro sempre più prossimo, di applicare la Tomosintesi, con l’ausilio delle reti Convoluzionali, come tecnica unica di screening e di rilevazione del tumore al seno.

Sentiment analysis: la guerra russo-ucraina su twitter

Nel corso dell’elaborato verranno utilizzate tecniche e strumenti di analisi automatica di dati aventi carattere testuale. Lo scopo del lavoro di tesi consisterà nel condurre text mining e sentiment analysis su dei messaggi al fine di comprenderne il significato, con interesse particolare sulle emozioni ed i sentimenti in essi contenuti per riuscire ad estrapolare informazioni di interesse.

Rollup Ottimistici e di Validità: Confronto e Analisi tra Optimism e StarkNet

La tesi affronta il problema della scalabilità nelle blockchain decentralizzate nel contesto del trade-off tra portata delle transazioni e requisiti hardware per partecipare alla rete. Vengono presentati i Rollup, ovvero tecnologie per verificare on-chain blocchi eseguiti off-chain minimizzando le assunzioni di fiducia. Viene discussa la variante dei Rollup Ottimistici, in particolare di Optimism e l'utilizzo di prove d'invalidità tramite ricerca binaria interattiva e dei Rollup di Validità, in particolare di StarkNet e l'utilizzo di prove di validità tramite prove di integrità computazionale STARK. Infine si confrontano le due soluzioni sul tempo di prelievo, sul costo delle transazioni e tecniche per minimizzarlo, sulla possibilità di applicare la tecnologia ricorsivamente, sulla compatibilità con Ethereum e sulle licenze utilizzate.

Biometria e schemi per la protezione dei dati

Nel mondo odierno la crescente richiesta di sicurezza ha evidenziato la necessità di sviluppare tecniche di identificazione degli individui che superino le problematiche delle metodologie tradizionali. Da qui nasce il concetto di identificazione basato sulla biometria. Spostando l’attenzione su ciò che un individuo è, cioè i suoi tratti biometrici, è possibile aumentare notevolmente la sicurezza. Le tecniche biometriche sono studiate per verificare l’identità di una persona, ossia comprovare che è chi dichiara di essere, o per identificare una persona, ossia scoprire la sua identità. Le caratteristiche fisiologiche o comportamentali di una persona che permettono di fare ciò sono dette dati biometrici. Tra questi si collocano la geometria del volto, le impronte digitali, la geometria della mano, la retina, l’iride, la voce, la firma, il DNA. I più recenti sviluppi in materia hanno permesso l’introduzione di tecniche chiamate Biometric Template Protection Schemes. Questi schemi sono nati proprio allo scopo di fornire un ulteriore strato di sicurezza per proteggere i dati biometrici degli individui. Questi schemi di protezione sono altamente innovativi e aprono la strada a numerose nuove implementazioni ancora in fase di sviluppo.

Smart contracts per acquisto e gestione di assicurazioni sanitarie

In questo elaborato vengono introdotte le caratteristiche fondamentali della blockchain ed in particolare dello sviluppo di smart contract tramite Solidity nella Blockchain Ethereum. Successivamente, sono illustrate le applicazioni di questa tecnologia in ambito sanitario e viene presentato il progetto sviluppato. In seguito, viene spiegata nel dettaglio l’implementazione del già menzionato progetto e si mostrano i test svolti; viene, inoltre, mostrata una semplice analisi sul costo computazionale, in termini di gas, del codice scritto. Questa tecnologia si presta efficacemente a sviluppi di applicazioni in ambito sanitario per le sue proprietà, come l’immutabilità e la privacy; nel sistema sviluppato la profonda sicurezza delle transazioni (data dalla blockchain) rende possibile l’acquisto e la gestione di un’assicurazione sanitaria senza la necessità di appoggiarsi a terze parti. In conclusione, vengono discusse possibili modifiche e miglioramenti al sistema proposto.

Analisi cinematica dell'articolazione della caviglia tramite risonanza magnetica dinamica

Il piede è la struttura anatomica multi-articolare che media il contatto dell’apparato muscoloscheletrico con il suolo ed è, quindi, fondamentale per la locomozione e per la maggioranza dei task motori. Per questo, l’analisi cinematica intrarticolare in-vivo del complesso piede-caviglia risulta essere di grande interesse in ambito biomeccanico e in ambito clinico. La quantificazione del moto relativo è, però, complessa a causa del numero di ossa presenti nel piede, ben 26, e alla loro distribuzione. Tali limitazioni possono essere superate ricorrendo a misure in risonanza magnetica dinamica (DMRI). Questo elaborato presenta un primo approccio esplorativo per determinare la cinematica del piede. In particolare l’analisi si è concentrata, per semplicità, sullo studio del retropiede, quindi sul moto relativo tra tibia, talo e calcagno, nel caso di flessione plantare libera, ovvero senza alcun carico applicato. Il complesso piede-caviglia è stato scansionato suddividendo il range di movimento in 13 pose statiche. Da ognuna delle 13 acquisizioni di tipo volumetrico sono state simulate delle scansioni dinamiche, in modo da ottenere una cinematica certa di riferimento, per poter valutare la precisione dell’algoritmo utilizzato. La ricostruzione della cinematica tridimensionale del complesso esaminato si è basata su un algoritmo di registrazione, composto da un primo processo di inizializzazione semiautomatico ed una successiva registrazione 2D/3D automatica basata sull’intensità dei voxel. Di particolare interesse in questa indagine è la ricostruzione dei tre moti relativi: tibia-talo, tibia-calcagno e talo-calcagno. Per valutare la precisione dell’algoritmo nella ricostruzione della cinematica è stato calcolato l’errore medio in valore assoluto tra le coordinate dei modelli nelle pose di riferimento e le coordinate fornite dal codice. I risultati ottenuti sono di notevole interesse visto il carattere esplorativo dello studio.

Studio del parametro di coalescenza e caratterizzazione della sorgente nella produzione di (anti)nuclei in collisioni ad alte energie

In questo lavoro di tesi è stato approfondito il modello di coalescenza, ampiamente utilizzato in letteratura per descrivere la formazione di (anti)nuclei leggeri in collisioni ad alta energia negli acceleratori e di antinuclei cosmici, con applicazioni alle ricerche indirette di materia oscura nell’universo. Nello specifico, è stato studiato il parametro di coalescenza per (anti)nuclei con numero di massa A ≤ 4; utilizzando un fit ai dati dell’esperimento ALICE a LHC sulla dimensione della sorgente di protoni in collisioni pp a √s = 13 TeV, si è cercato di esplicitare la dipendenza del parametro di coalescenza dall’impulso trasverso. Dal confronto delle previsioni del modello così ottenuto con le misure del parametro di coalescenza raccolte da ALICE, si osserva che il parametro di coalescenza di d e 3He non segue l’andamento previsto. Questo risultato evidenzia quindi la necessità di rivedere il modello di sorgente adottato o i suoi limiti di applicazione a diversi sistemi di collisione. In vista della possibilità di implementare il meccanismo di formazione per coalescenza nei generatori Monte Carlo per la simulazione degli antinuclei, si è tentato di caratterizzare la sorgente di protoni attraverso l’utilizzo del generatore PYTHIA 8.3. In particolare, è stata effettuata un’analisi delle coordinate spaziali, della quantità di moto e del tempo di produzione dei protoni a rapidità centrale generati in 10^5 collisioni pp. I grafici ottenuti mostrano che la sorgente è sostanzialmente isotropa.

Formule di rappresentazione e disuguaglianze di Sobolev e Poincaré

La tesi si suddivide in tre capitoli. Nel primo capitolo viene presentata una prima dimostrazione della disuguaglianza di Sobolev. La prova del Capitolo 1 si basa in modo essenziale sul fatto che R^ n è prodotto cartesiano di R per se stesso n volte. Nel Capitolo 2 si introducono i cosiddetti potenziali di Riesz Iα, con 0 < α < n che sono una tra le più importanti classi di operatori di convoluzione. Vediamo come sia possibile legare la teoria di questi operatori di tipo integrale frazionario a formule di rappresentazione . Il teorema principale di questo capitolo è il teorema di Hardy-Littlewood-Sobolev: si forniscono stime in norma L^p per tali operatori. La prova di tale teorema che qui abbiamo fornito segue l’idea di dimostrazione di Hedberg ed è basata sull’uso della disuguaglianza di Holder e sulle stime per la funzione massimale di Hardy-Littlewood. Le stime per il nucleo di Riesz I_1 sono state utilizzate nel Capitolo 3 per dimostrare le disuguaglianze di Sobolev e Poincaré nel caso p ∈]1, n[. Il caso p = 1 viene trattato a parte in quanto, nel caso p = 1, il teorema di Hardy-Littlewood- Sobolev fornisce solo una stima di tipo debole per il nucleo di Riesz I_1. Questo tipo di approccio, mediante le formule di rappresentazione, ha il vantaggio che può essere adattato a contesti geometrici diversi da quello Euclideo e a misure diverse della misura di Lebesgue. Infine, sempre nel Capitolo 3 abbiamo dato un breve cenno del collegamento che si ha tra la disuguaglianza di Sobolev nel caso p=1 e il problema isoperimetrico in R^n.

On the Iwasawa decomposition

La decomposizione di Iwasawa è una particolare decomposizione di un gruppo di Lie semisemplice G in cui i fattori sono sottogruppi chiusi di G. In questa tesi si analizza nello specifico la decomposizione di Iwasawa del gruppo SL(2,R), dandone alcune rilevanti applicazioni algebriche e topologiche (Capitolo 2). Alcune di queste sono ad esempio l'omeomorfismo di SL(2,R) con l'interno di un toro solido e l'esistenza di un unico omomorfismo continuo (quello banale) da SL(2,R) al gruppo additivo di R. Vengono poi studiate le classi di coniugio degli elementi di SL(2,R) in termini dei sottogruppi che compaiono nella decomposizione di Iwasawa e l'azione di SL(2,R) sul semipiano superiore del piano complesso, da cui è possibile ricavare una dimostrazione alternativa della decomposizione di Iwasawa. Il Capitolo 1 raccoglie il materiale introduttivo utile ad una lettura autocontenuta della tesi; in particolare vengono introdotti i gruppi topologici GL(n,F) e SL(n,F) (dove F indica un campo), l'azione di un gruppo su un insieme e l'esponenziale di matrici. Infine nel Capitolo 3 viene estesa la dimostrazione della decomposizione di Iwasawa ai gruppi SL(n,R) e SL(n,C).

L’effetto della tossina botulinica nel trattamento della distonia cervicale in paziente con malattia di Parkinson: un case report

Background L’utilizzo della tossina botulinica in caso di problematiche legate a distonia muscolare sta assumendo sempre più validità nel processo decisionale della scelta della terapia. Attraverso il continuo miglioramento delle strategie di indagine della muscolatura responsabile del disturbo e delle tecniche di inoculazione, infatti, questa pratica si sta avviando all’essere ritenuta il gold standard in caso di distonia. Obiettivo Valutare il dolore, la mobilità, la soggettiva impressione di cambiamento e la qualità di vita in una donna affetta da distonia cervicale secondaria a malattia di Parkinson trattata attraverso inoculazione di tossina botulinica nella muscolatura del collo Materiali e Metodi È stata selezionato un soggetto di 72 anni con malattia di Parkinson in fase avanzata e distonia cervicale secondaria alla malattia stessa, che ha ricevuto indicazione al trattamento con tossina botulinica di tipo A. La donna è stata valutata tramite la somministrazione di scale di misura validate, da un minimo di 3 settimane ad un massimo di 90 giorni dall’ultima inoculazione di tossina botulinica, in modo tale da indagare il reale vantaggio per la salute della donna in termini di ‘beneficio avvertito’ in periodi diversi. Risultati Al termine della sperimentazione, la donna presenta un globale miglioramento della sua condizione, osservabile tramite l’incremento dei punteggi delle misure di outcome rispetto alla rilevazione pre-inoculazione di tossina botulinica. Conclusioni In questa sperimentazione il trattamento della distonia cervicale secondaria a malattia di Parkinson dimostra un effetto benefico che si evidenzia in particolare nella mobilità cervicale, grazie al rilassamento della muscolatura che prima ne limitava il movimento. Inoltre, si è rivelato molto utile nel miglioramento della qualità della vita. Sono tuttavia necessari ulteriori studi a dimostrazione dei reali effetti.

Modello di ottimizzazione per l’analisi di più comunità energetiche nella stessa rete di distribuzione con diversi fornitori

La tesi descrive un modello AIMMS di ottimizzazione dei flussi di potenza tra gli utenti di una comunità energetica rinnovabile. Il modello considera la presenza nella stessa rete di distribuzione di più comunità energetiche. Ogni utente può scegliere un fornitore diverso dagli altri anche se partecipa ad una comunità. Sono considerati generatori fotovoltaici e sistemi di accumulo. Per i carichi sono stati generati profili tipici di utenze domestiche. Il modello è in grado di valutare i prezzi delle transazioni di energia interne a ciascuna comunità, in base alle tariffe orarie dei fornitori di energia. Per la rete di distribuzione test IEEE a 123 nodi, la tesi presenta una analisi di sensitività al variare della taglia dei sistemi di accumulo, della potenza di picco dei generatori fotovoltaici, della potenza richiesta dai carichi, del numero di comunità energetiche e dei fornitori.

DS4H Image Alignment tool, allineamento multimodale automatico: sviluppo di modulo per ottimizzazione dei dati acquisiti ed estensione ad immagini a colori

Molti degli studi oncologici partono dalla analisi di provini istologici, cioè campioni di tessuto prelevati dal paziente. Grazie a marcatori specifici, ovvero coloranti selettivi applicati alla sezione da analizzare, vengono studiate specifiche parti del campione. Spesso per raccogliere più informazioni del campione si utilizzano più marcatori. Tuttavia, questi non sempre possono essere applicati in parallelo e spesso vengono utilizzati in serie dopo un lavaggio del campione. Le immagini così ottenute devono quindi essere allineate per poter procedere con studi di colocalizzazione simulando una acquisizione in parallelo dei vari segnali. Tuttavia, non esiste una procedura standard per allineare le immagini così ottenute. L’allineamento manuale è tempo-dispendioso ed oggetto di possibili errori. Un software potrebbe rendere il tutto più rapido e affidabile. In particolare, DS4H Image Alignment è un plug-in open source implementato per ImageJ/Fiji per allineare immagini multimodali in toni di grigio. Una prima versione del software è stata utilizzata per allineare manualmente una serie di immagini, chiedendo all’utente di definire punti di riferimento comuni a tutte le immagini. In una versione successiva, è stata aggiunta la possibilità di effettuare un allineamento automatico. Tuttavia, questo non era ottimizzato e comportava una perdita di informazione nelle aree non sovrapposte all’immagine definita come riferimento. In questo lavoro, è stato sviluppato un modulo ottimizzato di registrazione automatica di immagini che non assume nessuna immagine di riferimento e preserva tutti i pixel delle immagini originali creando uno stack di dimensioni idonee a contenere il tutto. Inoltre, l’architettura dell’intero software è stata estesa per poter registrare anche immagini a colori.