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Attività di ricerca nel settore della cybersecurity applicato a problemi di classificazione con machine learning di utenti di una rete sociale. Il progetto RobustGraph mira a sviluppare un sistema avanzato di classificazione dei nodi in grafi, capace di resistere a perturbazioni avversariali e rumore strutturale. L'approccio dovrà combinare tecniche di Graph Neural Networks (GNN) con strategie di adversarial defense, integrando metodi di robustezza strutturale e di regolarizzazione per migliorare la generalizzazione del modello. L'obiettivo è creare un framework che possa essere applicato in scenari critici, come la sicurezza informatica, la rilevazione di frodi e l'analisi di reti sociali, garantendo predizioni affidabili anche in presenza di manipolazioni intenzionali o errori nei dati.