SVILUPPO DI UN CHATBOT BOTPRESS PER L'ANALISI DI INTENZIONI MALEVOLE IN CONTESTI INTENT-BASED

In recent years, the increasing complexity of communication networks has highlighted the need for automated management solutions. Intent-Based Networking (IBN) addresses this challenge by allowing network goals to be expressed through natural language intents. This thesis investigates the integration of IBN with Natural Language Understanding (NLU) techniques, with a particular focus on distinguishing between legitimate and malicious intentions. A chatbot for intent recognition was developed using the Botpress framework and evaluated in realistic interaction scenarios. The results show that the system can correctly identify user requests and detect potential semantic ambiguities, thus supporting a safer and more intelligent network management. This work contributes to the development of more autonomous and adaptive networks that can interpret user intentions effectively.

Negli ultimi anni la crescente complessità delle reti di comunicazione ha reso necessario l’impiego di tecniche di gestione automatica. In questo contesto si colloca l’Intent-Based Networking (IBN), un paradigma che permette di esprimere gli obiettivi della rete tramite intenti formulati in linguaggio naturale. Il lavoro svolto analizza l’integrazione tra IBN e metodi di Natural Language Understanding (NLU), con particolare attenzione alla distinzione tra intenzioni lecite e malevole. A tal fine è stato sviluppato un chatbot basato sul framework Botpress per l’identificazione degli intenti e valutato il suo comportamento in scenari realistici di interazione. I risultati mostrano che il sistema è in grado di riconoscere correttamente le richieste dell’utente, segnalando eventuali ambiguità semantiche e supportando una gestione della rete più intelligente e sicura. Questo contributo rappresenta un passo verso reti più autonome, adattive e consapevoli del contesto.