COLTRANE-V

COntinous Learning capabilities for funcTional safety Run-time threAts maNagEment in Automotive RISC**-V** based ECU

COLTRANE-V è un progetto PRIN 2022 (2022HWM3T9, 2023–2025) coordinato dal Politecnico di Torino e finanziato dal Ministero dell'Università e della Ricerca (MUR) italiano.

Il progetto mira a rendere più affidabili le ECU automotive attraverso un approccio di continuous learning: rilevazione di guasti e attacchi e contromisure real-time su architettura RISC-V con acceleratore AI, in collaborazione con Università degli Studi di Catania e Centro Alti Studi per la Difesa (CASD).

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🎯 Sito Web

Visita il sito ufficiale del progetto: coltrane-v.github.io

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👥 Teams

Politecnico di Torino - SMILIES group

Prof. Alessandro Savino LinkedIn

Professore associato al Dipartimento di Automatica e Informatica del Politecnico di Torino, vicedirettore del gruppo. Si occupa di affidabilità e sicurezza hardware/software per sistemi safety-critical, di approximate computing e di sustainable computing.
📧 alessandro.savino@polito.it

Dr. Luca Mannella LinkedIn

Post-doc al Dipartimento di Automatica e Informatica del Politecnico di Torino. Ricerca in cybersecurity, IoT e software engineering, con focus sulla sicurezza degli smart home gateway e delle piattaforme domestiche connesse.
📧 luca.mannella@polito.it

Università degli Studi di Catania

Prof. Maurizio Palesi LinkedIn

Professore ordinario all'Università di Catania (DIEEI). Lavora su progettazione e ottimizzazione di architetture di calcolo avanzate, in particolare multi-core e Network-on-Chip, con attenzione a prestazioni ed efficienza energetica.
📧 maurizio.palesi@unict.it

Elio Vinciguerra LinkedIn

Ricercatore all'Università di Catania (DIEEI). Si occupa di architetture e strumenti per valutare l'affidabilità e la sicurezza, inclusi tecniche di fault injection (es. su gem5) e metodi per le architetture emergenti.
📧 elio.vinciguerra@unict.it

Centro Alti Studi per la Difesa (CASD)

Prof. Alessio Merlo LinkedIn

Professore ordinario presso il CASD. Si occupa di cybersecurity con un forte focus su mobile security (Android): analisi statica e dinamica, testing e tecniche di protezione. Ha guidato per anni un gruppo di ricerca in Mobile Security all'Università di Genova.
📧 alessio.merlo@ssuos.difesa.it

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📚 Pubblicazioni

2026

• CHAOS: Controlled Hardware fAult injectOr System for gem5
  arXiv

2025

• Real-time Embedded System Fault Injector Framework for Micro-architectural State Based Reliability Assessment
  Journal of Electronic Testing (Springer)
  DOI | IRIS

• CANDoSA: A Hardware Performance Counter-Based Intrusion Detection System for DoS Attacks on Automotive CAN bus
  IEEE IOLTS 2025
  DOI | arXiv

• AI-based Classification of Intentional vs. Unintentional Corruptions in the Split Computing context
  IEEE IOLTS 2025
  DOI | IRIS

• Uncovering Privacy Vulnerabilities through Analytical Gradient Inversion Attacks
  Springer
  DOI | arXiv

• An Anomaly Detection Model for RISC-V in Automotive Applications: A Domain-Specific Accelerator Perspective
  IEEE PDP 2025
  DOI | IEEE Xplore

2024

• CARACAS: vehiCular ArchitectuRe for detAiled Can Attacks Simulation
  IEEE ISCC 2024
  DOI | arXiv

• R-CONV: An Analytical Approach for Efficient Data Reconstruction via Convolutional Gradients
  Springer LNCS, WISE 2024
  DOI | arXiv

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🛠️ Repository del Progetto

Repository pubblici contenenti codice e strumenti sviluppati dal progetto COLTRANE-V:

Repository	Descrizione	Link	Paper
CHAOS	Controlled Hardware fAult injectOr System for gem5	GitHub	CHAOS (2026)
SAFER-V	Real-time Embedded System Fault Injector Framework for RISC-V	GitHub	Real-time Fault Injector (2025)
CARACAS	vehiCular ArchitectuRe for detAiled Can Attacks Simulation	GitHub	CARACAS (2024)
R-CONV	An Analytical Approach for Efficient Data Reconstruction via Convolutional Gradients	GitHub	R-CONV (2024)

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📞 Contatti

Coordinatore del Progetto:
Prof. Alessandro Savino (SMILIES - Politecnico di Torino) 📧 alessandro.savino@polito.it

Sviluppatore sito web:
Dr. Luca Mannella (SMILIES - Politecnico di Torino) 📧 luca.mannella@polito.it

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🏛️ Istituzioni Partner

• Politecnico di Torino (Coordinatore)
• Università degli Studi di Catania
• Centro Alti Studi per la Difesa (CASD)

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© 2026 COLTRANE-V. Progetto PRIN 2022 (2022HWM3T9, 2023–2025)

Coordinato dal Politecnico di Torino (Torino, Italia) e finanziato dal Ministero dell'Università e della Ricerca (MUR) Italiano.