Francesco Conti, Autore presso Red Hot Cyber

Red Hot Cyber

Condividi la tua difesa. Incoraggia l'eccellenza. La vera forza della cybersecurity risiede nell'effetto moltiplicatore della conoscenza.

Autore: Francesco Conti

Puoi riconoscere un tema scritto da un LLM? Alla scoperta della competizione del Learning Agency Lab

Francesco Conti 17/11/2023

L’Intelligenza Artificiale (IA) generativa ha raggiunto capacità straordinarie nella creazione di testi e immagini, al tal punto da rendere difficile per un umano capire se un contenuto sia stato prodotto da un modello generativo. A conferma di ciò, nel nostro recente articolo abbiamo parlato di quanto ChatGPT sia vicino al superamento del test di Turing. Per questo motivo la Learning Agency Lab ha lanciato su Kaggle, la piattaforma di competizioni online dedicata alla data science, una sfida entusiasmante (e con ricchi premi!): sei in grado di sviluppare un modello di IA in grado di determinare se un tema scolastico è stato scritto

LLMs e Cybersecurity: Un potente alleato nella lotta contro il Cybercrime

Francesco Conti 11/11/2023

In un nostro precedente articolo abbiamo esaminato i Large Language Models (LLMs) e presentato le loro potenzialità in una vasta gamma di applicazioni. Una delle aree più affascinanti e rilevanti in cui questi modelli stanno facendo sentire il loro impatto è quella della sicurezza informatica e del cyber-crime. Come questi strumenti innovativi vengono utilizzati in questo settore? Possono davvero rivoluzionare i processi di lavoro e migliorare la gestione dei flussi critici? In questo articolo, esploreremo in dettaglio l’adozione crescente dei LLMs nella cyber-security. Scopri come VirusTotal sta sfruttando questi strumenti per l’analisi del codice e come le piattaforme Any.Run e Burp Suite

OWASP Top 10 per LLMs: le superfici d’attacco dei modelli linguistici

Francesco Conti 03/11/2023

A metà Ottobre è stato pubblicato il primo aggiornamento alla OWASP Top 10 for Large Language Model Applications. Il progetto ha lo scopo di sensibilizzare gli sviluppatori e i professionisti della sicurezza web sugli aspetti critici legati alle applicazioni basate su LLMs (Large Language Models). L’Open Web Application Security Project (OWASP) ha creato una lista delle 10 vulnerabilità più gravi, mettendo in luce il potenziale impatto, la facilità con cui possono essere sfruttate e la diffusione nelle applicazioni reali. Un esempio comune di vulnerabilità è la prompt injection, che consiste nella ricerca di input specifici che possono indurre i motore linguistici a

Attacchi all’intelligenza artificiale: Che cos’è l’Adversarial Machine Learning?

Francesco Conti 22/08/2023

L’intelligenza artificiale (IA) continua a trovare successo in una vasta gamma di settori, questo trionfo è direttamente collegato alla necessità imperativa di garantirne la sicurezza. L’Adversarial Machine Learning (ML) è un insieme di tecniche che gli avversari utilizzano per attaccare i sistemi di apprendimento automatico. Conoscere questa disciplina è fondamentale per comprendere e valutare i potenziali rischi a cui i sistemi di IA sono sottoposti da azioni avverse di attaccanti malintenzionati. Questo articolo presenta le più popolari tecniche di Adversarial ML e le loro applicazioni: dagli attacchi al filtro anti-spam di Google agli abbigliamenti stravaganti in gradi di bypassare i sistemi di

Intelligenza artificiale come lavoro: scopri le figure lavorative nel mondo dell’AI

Francesco Conti 04/08/2023

L’Intelligenza Artificiale (IA) sta rivoluzionando in modo profondo il nostro modo di interagire con il mondo, apportando significative trasformazioni in diversi settori. Dalla medicina alla finanza, dall’automazione industriale alla sicurezza informatica, l’IA promette di plasmare il nostro futuro. Dietro questa rivoluzione ci sono diverse figure professionali che lavorano per sviluppare sistemi di IA e rendere possibile la loro integrazione in prodotti d’uso quotidiano. Dai ricercatori, che danno vita a nuovi algoritmi e modelli all’avanguardia, agli ingegneri, che sviluppano sistemi di apprendimento automatico scalabili e affidabili, fino agli esperti etici, che si occupano delle implicazioni sociali e morali dell’IA, ognuno di questi professionisti

In che modo le macchine apprendono? Scopriamo gli approcci Supervised, Unsupervised e Renfoircement Learning

Francesco Conti 24/07/2023

Artificial intelligence is not about magic, it is about learning! Questo articolo vuole demistificare l’alone di esoterismo che circonda l’intelligenza artificiale (IA) rispondendo in maniera ordinata al quesito “In che modo le macchine apprendono?” Infatti, la “magia” dietro la quale si nasconde il funzionamento dell’AI è nella fase di apprendimento. Le applicazioni di intelligenza artificiale si avvalgono di grandi quantità di dati, da cui vengono individuati pattern per prendere decisioni in maniera data-driven. Esistono diversi approcci nell’apprendimento, tra cui il supervised, l’unsupervised e il reinforcement learning. Questi metodi si differenziano per obiettivi e problemi da risolvere, oltre che dalla tipologia di dati

Storia dell’intelligenza artificiale. Dagli anni 50 ai nostri giorni.

Francesco Conti 18/07/2023

L’intelligenza artificiale (IA) è una disciplina che mira a sviluppare sistemi in grado di emulare alcune delle capacità cognitive umane. Nel corso degli anni, l’IA ha attraversato diverse fasi, con periodi di fervida attività seguiti da momenti di rallentamento. In questo articolo esploreremo la storia dell’intelligenza artificiale e i suoi momenti cruciali. La nascita dell’intelligenza artificiale: Dal primo neurone al robot Shakey. Negli anni ’50 e ’60, numerosi scienziati e ricercatori hanno contribuito alla fondazione dell’IA, beneficiando di investimenti governativi che hanno sostenuto la ricerca in questo campo. Alcuni dei punti salienti che hanno segnato la nascita dell’intelligenza artificiale: Il primo inverno

Un semplice approccio basato su compressione e kNN batte le reti neurali più sofisticate

Francesco Conti 15/07/2023

La comunità del Natural Language Processing (NLP) è da tempo in fermento grazie al successo riscosso da ChatGPT, Transformers e Large Language Models. Questo tipo di approcci sono estremamente complessi e costosi da replicare, e verranno prossimamente descritti nella rubrica “Alla scoperta dell’Intelligenza Artificiale” di Red Hot Cyber! Tuttavia, in questi giorni, i professionisti e ricercatori in campo NLP sono stati scossi da un nuovo lavoro pubblicato dalla Association for Computational Linguistics e disponibile in ACL Anthology. Il paper discute un approccio per la classificazione del testo che utilizza una tecnica molto semplice ma con risultati sorprendenti! Di fatto, l’approccio proposto si

Autore: Francesco Conti

Categorie