Università degli Studi di Cagliari
Il comitato organizzatore dell’International Conference on Machine Learning (ICML) ha insignito il professor Battista Biggio (Dipartimento di Ingegneria elettrica ed elettronica di UniCa) e i coautori - Pavel Laskov (University of Liechtenstein) e Blaine Nelson (Robust Intelligence, USA) - con l'ambìto“Test of Time Award”.
Il premio “Test of Time Award” viene assegnato da ICML ogni anno al paper più influente pubblicato 10 anni prima sugli atti della stessa conferenza
TEST OF TIME AWARD. Il premio è stato istituito nel 2010 e da allora riconosce gli articoli scientifici che hanno ottenuto il maggiore impatto sulla comunità scientifica nei dieci anni successivi alla loro presentazione. Quest'anno, a Baltimora (Maryland, USA), il premio è andato a Biggio, Laskov e Nelson per l’articolo Poisoning Attacks against Support Vector Machines, che è stato classificato come il più significativo su un totale di 244 articoli presentati alla conferenza ICML nel 2012, a Edimburgo. Il team del docente sardo si unisce quindi ai ricercatori di blasonate accademie e aziende internazionali quali Università di Amsterdam, ETH Zurich, Harvard University, Amazon Research, INRIA, Facebook Research, Google Brain e DeepMind, già nell’albo d’oro di questo premio per gli ultimi cinque anni.
Pubblicazione scientifica con oltre 1000 citazioni su Google Scholar, con un notevole impact factor a livello internazionale
MOTIVAZIONE. Ecco il testo con cui la commissione ha motivato l'assegnazione del premio, il 19 luglio nel Convention Center di Baltimora, durante la conferenza ICML 2022: “Questo articolo riguarda la sicurezza del machine learning e delle tecniche di intelligenza artificiale, che si è affermata come un'importante direzione di ricerca negli ultimi 10 anni. Gli attacchi di poisoning sono ora ampiamente studiati nel contesto della sicurezza del machine learning e dell’AI, e questo lavoro è uno dei primi articoli sul tema, nonché uno di quelli di maggior impatto sulla scena. L’articolo si concentra sugli attacchi di poisoning per le macchine a vettori di supporto (le cosiddette SVM, uno degli algoritmi più usati nel machine learning) e illustra anche come l’approccio può essere esteso ad altri algoritmi. Questa ricerca ha stimolato indagini approfondite del problema, ispirando un significativo numero di articoli scientifici successivi. Da sottolineare come il lavoro sia stato ampiamente studiato dalla comunità e come sia particolarmente impressionante la curva delle citazioni, sempre in continuo aumento".
Machine learning è una branca dell’AI basata su algoritmi di apprendimento e scelte automatiche dei sistemi tramite l’analisi dei dati, per migliorare le prestazioni in modo adattivo e ridurre al minimo gli interventi umani
CONFERENZA ICML. Insieme a NeurIPS, si tratta del principale simposio mondiale su machine learning ed intelligenza artificiale ed è internazionalmente rinomata per la presentazione e la pubblicazione di ricerche all'avanguardia su tutti gli aspetti del machine learning utilizzati in aree strettamente correlate, quali l'intelligenza artificiale, la cybersecurity, la statistica e la scienza dei dati. Inoltre è dedicata anche ad ulteriori importanti aree di applicazione, tra cui la visione artificiale, la biologia computazionale, il riconoscimento vocale e la robotica.
Un riconoscimento che gratifica il lavoro individuale e di squadra ma anche tutta l’Università di Cagliari, sempre impegnata sui più importanti fronti della cooperazione internazionale nei campi della ricerca scientifica di base e dell’innovazione
BATTISTA BIGGIO ha tenuto nell’occasione una presentazione a distanza proprio durante la cerimonia di premiazione per il Test of Time Award. Nel suo intervento - il 19 luglio, dinanzi ai circa mille esperti partecipanti - ha dato risalto anche al racconto della stesura di questo lavoro scientifico e ai principali sviluppi nei dieci anni successivi: «L’idea nasce nel 2011, con il mio trasferimento all’Università di Tubinga (Baden-Württemberg, Germania) per un semestre di lavoro con Pavel Laskov e Blaine Nelson. Lo scopo della nostra ricerca era di capire se gli algoritmi di machine learning usati in applicazioni di sicurezza informatica fossero essi stessi vulnerabili ad attacchi e se, con l’eventuale hackeraggio, si potesse manipolare anche soltanto una piccola porzione dei dati usati per addestrare il sistema. Effettivamente lo studio ha dimostrato che in determinate condizioni l’attacco può sostanzialmente inquinare l’intero processo di addestramento dell’algoritmo».
Successivamente lo stesso gruppo di autori ha concepito anche il primo attacco in grado di aggirare un modello già addestrato. Ad esempio per evadere i sistemi di rilevazione delle minacce informatiche basati su machine learning e intelligenza artificiale. «Nel 2014, lo stesso fenomeno è stato scoperto in modo indipendente e descritto in un altro articolo da ricercatori di Google, della New York University e dell'Università di Montreal e presentato come una "proprietà intrigante" delle reti neurali. Da allora, più di 10mila articoli sono apparsi su riviste e conferenze che esaminano la sicurezza dell'intelligenza artificiale».
RASSEGNA STAMPA
Università. Il suo articolo tra i più citati del decennio
ROBOTICA, RICERCATORE SARDO AL TOP
Si chiama Battista Biggio ed è un ricercatore del Dipartimento di Ingegneria elettrica ed elettronica dell'Università di Cagliari, esperto di machine learning, robotica e intelligenza artificiale. A lui è andato il premio "ICML 2022 Test of Time Award", assegnato il 19 luglio a Baltimora nel corso dell'International Conference on Machine Learning – una delle conferenze più importanti nel mondo – per l'articolo "Poisoning Attacks Against Support Vector Machines", presentato nel 2012, che vanta oltre mille citazioni scientifiche e risulta con il maggiore impatto sulla comunità scientifica nell'ultimo decennio. Insieme a Battista Biggio sono stati premiati anche i coautori Pavel Laskov (University of Liechtenstein) e Blaine Nelson (Robust Intelligence, USA).
INFORMAZIONI. Contatti di Battista Biggio, Università degli Studi di Cagliari, Dipartimento di Ingegneria elettrica ed elettronica (DIEE):
