Laureato in Informatica @ UniCT. Lavoro sulla sicurezza dei sistemi AI e delle applicazioni web: studio dove si rompono e costruisco le difese che li tengono insieme. Per ogni attacco, la difesa misurata.
- Laurea Triennale in Informatica (L-31) — Università di Catania
- Focus: AI Security · Web Application Security · Penetration Testing
- Tesi: progettazione di un framework di hardening contro il data poisoning, validato su un proof-of-concept reale
- Approccio offensive to defensive: capire come si attacca per costruire difese solide
- callea9marco@outlook.it · LinkedIn · TryHackMe
Python LLM fine-tuning RAG FastAPI OWASP LLM Top 10 MITRE ATLAS
Assessment riproducibile di un assistente GenAI on-premise (LLM fine-tunato + RAG + web app), testato sui suoi tre input non fidati: documenti, dati di training e identità utente. Per ciascuno, un attacco realistico e la difesa misurata prima e dopo da un eval harness.
- Prompt injection: nessun filtro è risolutivo; la difesa efficace è architetturale (dual-LLM a privilegio minimo)
- Backdoor nel fine-tuning: invisibile ai test funzionali, neutralizzata validando il dataset prima dell'addestramento
- Broken access control nel RAG: leak di dati tra tenant azzerati con autorizzazione al retrieval
AI / Security
Linguaggi & Framework
Tools
Python FastAPI Pydantic Defense-in-Depth
Framework di hardening applicativo a 5 livelli contro il data poisoning indiretto nelle web app, validato su un proof-of-concept bancario (loan risk scoring) contro injection sintetiche, label flipping e data flooding.
Python Telegram Bot API
Bot Telegram per la gestione di promemoria con scheduling e notifiche automatiche. Architettura event-driven, gestione asincrona, integrazione con API esterne. Progetto collaborativo.
security by design, not by accident.