Il Federated Learning (FL) si configura come un paradigma emergente e altamente promettente nell’ambito dell’apprendimento distribuito orientato alla privacy, consentendo a più entità di collaborare all’addestramento di modelli senza necessità di condividere i dati grezzi. Nonostante il FL integri meccanismi intrinseci di protezione della privacy, rimane suscettibile a una vasta gamma di minacce sia in…
Nel corso del Forum ICT Security 2024, l’intervento “Test di sicurezza avanzati: La sicurezza va oltre la compliance” del Security Researcher Luca Compagna ha esplorato la relazione tra sicurezza e compliance nel contesto digitale. L’intervento ha approfondito l’importanza dell’analisi statica e dinamica nel testing del software, nonché i problemi di accuratezza degli strumenti di analisi…
Nell’intervento di apertura del 22° Forum ICT Security, Luca Nicoletti – Capo del Servizio Programmi Industriali, Tecnologici e di Ricerca dell’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale (ACN) – ha offerto un’analisi complessiva delle sfide e delle opportunità nel settore della cybersecurity in Italia. “Come paese e come continente, non possiamo più rimandare la spinta verso l’innovazione”…
I deepfake rappresentano una minaccia emergente e complessa nell’ambito della sicurezza informatica, sfruttando le capacità avanzate dell’intelligenza artificiale (AI) per produrre contenuti multimediali manipolati con elevati livelli di realismo. Questa tecnologia si basa su algoritmi sofisticati e tecniche di machine learning che permettono di generare video, audio e immagini in cui il volto o la…
Cybersecurity trends 2026, quale futuro ci aspetta? La cybersecurity sta vivendo una trasformazione senza precedenti, trainata dall’intelligenza artificiale (IA) e dalla crescente complessità delle minacce digitali. Questa evoluzione richiede un approccio sempre più integrato alle tecnologie emergenti, come l’Internet of Things (IoT), il quantum computing e l’architettura Zero Trust. Il presente studio analizza le dinamiche…
Durante il 22° Forum ICT Security, Manuel Roveri – Professore Ordinario presso il Politecnico di Milano e Co-founder di Dhiria s.r.l. – ha esplorato le prospettive future dell’Intelligenza Artificiale Privacy Preserving, con particolare enfasi sulle tecnologie emergenti per la tutela delle informazioni personali e aziendali. Nella relazione “Machine Learning e Homomorphic Encryption: Il Futuro dell’Intelligenza…
I recenti progressi nel campo dell’Intelligenza Artificiale (IA) e del Machine Learning (ML) hanno portato a significativi avanzamenti in numerosi settori applicativi. Tuttavia, la ricerca ha evidenziato una classe di vulnerabilità intrinseca a questi sistemi: gli Adversarial Attacks. Questi attacchi sfruttano le peculiarità dei modelli ML per generare input appositamente modificati, denominati Adversarial Examples, che…
L’Adversarial Machine Learning rappresenta uno degli ambiti più complessi e stimolanti nel contesto della sicurezza dei sistemi di machine learning. Questo campo si caratterizza per la necessità di comprendere e mitigare le diverse tipologie di attacchi che possono compromettere l’integrità, la sicurezza e l’affidabilità dei modelli di apprendimento automatico. Tali attacchi rappresentano una sfida significativa…
I sistemi AI trovano ormai dilagante applicazione in ogni ambito della nostra vita e cultura attraverso, ad esempio, i modelli di Machine Learning (ML), ma, come molte volte accade, non si hanno informazioni chiare su come il modello abbia “imparato” e prodotto un determinato output. Ecco, quindi, come un sistema di gestione dedicato all’AI può…
“Adversarial Machine Learning”, “Adversarial Attacks”, “Adversarial Examples” e “Adversarial Robustness” sono termini che appaiono sempre più spesso quando si considerano aspetti di sicurezza dei modelli di Machine Learning (ML). Bug Hunting e Adversarial Examples Come pratica ormai consolidata nella sicurezza informatica, una nuova applicazione, sistema o servizio va prima o poi soggetto a delle verifiche…
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