FERRETTI CLAUDIO

Ruolo:
Professore associato
Settore scientifico disciplinare:
Informatica (INF/01)
Telefono:
Stanza:
  • U14, Piano: 2, Stanza: 2053
Orari di ricevimento:

(via email)

Biografia

Claudio Ferretti e' professore associato per il settore scientifico disciplinare INF/01, in servizio presso il Dipartimento Informatica, Sistemistica e Comunicazione dell'Università degli Studi di Milano-Bicocca. E' stato ricercatore dal 1995 al 2005, prima presso il Dipartimento di Scienze dell'Informazione dell'Università degli studi di Milano e poi presso la sede attuale in Milano-Bicocca.
Nel 1988 consegue la Laurea in Scienze dell'Informazione, con votazione massima e Lode, presso l'Università degli Studi di Milano; nel 1993 consegue il Dottorato di Ricerca in Informatica presso l'Università di Torino, consorziata con l'Università di Milano. Nel 1995 e' borsista post-dottorato in Giappone. Ha svolto in seguito altre attivita' di ricerca all'estero in Svizzera e Malta.
Ha partecipato a diversi progetti di ricerca, finanziati a livello nazionale (tra cui responsabile di unità per PRIN 2004), internazionale (progetto TOISE), e di trasferimento tecnologico (contratti conto terzi).
Nel 2016 ha fondato, assieme a colleghi di Informatica e di Giurisprudenza, il laboratorio interdipartimentale "Bicocca Security Lab", per la ricerca congiunta tra i due dipartimenti nel campo della Sicurezza Informatica.
Ha co-supervisionato tesi di Dottorato di Ricerca ed è stato relatore o co-relatore di numerose tesi di Laurea Magistrale e Triennale in Informatica, tutte focalizzate negli ultimi anni sulla sicurezza informatica.
Attualmente coordina la Laurea Triennale in Informatica presso l'Università di Milano-Bicocca. E' stato docente titolare per corsi universitari di: Informatica Generale, Programmazione, Sistemi Operativi e Reti, Architettura degli Elaboratori, Linguaggi di Programmazione, Sicurezza Informatica (laurea Magistrale).
 

Ricerca

Le sue principali attivita' di ricerca, documentate da piu' di 50 lavori scientifici in convegni e riviste internazionali, riguardano sia aspetti teorici, nell'ambito delle teorie dei modelli computazionali bio-ispirati (studio della potenza e dell'efficienza computazionale di modelli di calcolo) o bio-implementabili (codifica ed elaborazione di dati con molecole di DNA), sia aspetti applicativi, nell'ambito della Sicurezza Informatica (tecniche di machine learning per l'analisi del codice sorgente o del comportamento di software mobile, verifica delle implementazioni crittografiche).
Collabora regolarmente con ricercatori all'estero, e con laboratori di biologia molecolare. Nel 2003 ha presentato su invito le proprie ricerche alla principale conferenza internazionale sul calcolo molecolare.
Ha partecipato a diversi progetti di ricerca, finanziati a livello nazionale (tra cui responsabile di unità per PRIN 2004: modelli simbolici di dinamiche cellulari), internazionale (come in progetto TOISE, su crittografia nei dispositivi di memoria), e di trasferimento tecnologico (contratti conto terzi, ad esempio per verifiche della sicurezza di basi di codice e di configurazioni firewall).
Nel 2016 ha fondato, assieme a colleghi di Informatica e di Giurisprudenza, il laboratorio interdipartimentale "Bicocca Security Lab", per la ricerca congiunta tra i due dipartimenti nel campo della Sicurezza Informatica.
 

Pubblicazioni

  • Saletta, M., Ferretti, C. (2023). Exploring Neural Dynamics in Source Code Processing Domain. INFORMATION, 14(4) [10.3390/info14040251]. Dettaglio

  • Mercuri, V., Saletta, M., Ferretti, C. (2023). Evolutionary Approaches for Adversarial Attacks on Neural Source Code Classifiers. ALGORITHMS, 16(10) [10.3390/a16100478]. Dettaglio

  • Ferretti, C., Saletta, M. (2023). Naturalness in Source Code Summarization. How Significant is it?. In 2023 IEEE/ACM 31st International Conference on Program Comprehension (ICPC) (pp.125-134). IEEE Computer Society [10.1109/ICPC58990.2023.00027]. Dettaglio

  • Ferretti, C., Saletta, M. (2022). Do Neural Transformers Learn Human-Defined Concepts? An Extensive Study in Source Code Processing Domain †. ALGORITHMS, 15(12) [10.3390/a15120449]. Dettaglio

  • Saletta, M., Ferretti, C. (2022). A Grammar-based Evolutionary Approach for Assessing Deep Neural Source Code Classifiers. In 2022 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2022 - Conference Proceedings (pp.1-8). 345 E 47TH ST, NEW YORK, NY 10017 USA : IEEE [10.1109/CEC55065.2022.9870317]. Dettaglio

Progetti di ricerca

Complessità e plausibilità biologica di alcuni modelli simbolici di dinamiche cellulari
Anno: 2004
Bando: 2004-002 - PRIN 2004