Individuazione di anomalie nelle reti basata su modelli

L’individuazione di anomalie nei dati di rete è un problema importante, con applicazioni che spaziano dall’identificazione delle frodi e dalla sicurezza informatica fino allo studio delle reti sociali e biologiche. Il progetto mira a sviluppare un approccio statisticamente fondato all’individuazione di anomalie, basato su modelli probabilistici per la struttura delle reti. L’idea principale è sfruttare metodi di community detection basati su modelli, quali gli Stochastic Block Models (SBM), per caratterizzare i pattern di connettività attesi in una rete. Una volta stimate la struttura latente delle comunità e i parametri del modello, è possibile identificare nodi o connessioni anomali misurando quanto le connessioni osservate si discostino da quelle previste dal modello stimato. Il framework risultante fornirà misure di anomalia interpretabili e fondate su un modello statistico esplicito della struttura della rete.