Redazione RHC : 21 Settembre 2025 10:02
Un team dell’Università della California, Riverside, ha mostrato un nuovo modo per rimuovere dati privati e protetti da copyright dai modelli di intelligenza artificiale senza accedere ai set di dati originali. La soluzione affronta il problema dei contenuti personali e a pagamento riprodotti quasi alla lettera nelle risposte, anche quando le fonti vengono eliminate o bloccate dietro password e paywall.
L’approccio è chiamato “source-free certified unlearning”. Viene utilizzato un set surrogato statisticamente simile all’originale. I parametri del modello vengono modificati come se fosse stato riaddestrato da zero. Viene introdotto rumore casuale accuratamente calcolato per garantire la cancellazione. Il metodo dispone di un nuovo meccanismo di calibrazione del rumore che compensa le discrepanze tra i dati originali e quelli surrogati. L’obiettivo è rimuovere le informazioni selezionate e mantenere le prestazioni sul materiale rimanente.
La domanda di tale tecnologia è dettata dai requisiti del GDPR e del CCPA, nonché dalle controversie relative all’addestramento su testi protetti. I modelli linguistici vengono addestrati su Internet e talvolta producono frammenti quasi esatti delle fonti, il che consente di aggirare l’accesso a pagamento. Separatamente, il New York Times ha intentato una causa contro OpenAI e Microsoft in merito all’uso di articoli per addestrare i modelli GPT.
 CVE Enrichment Mentre la finestra tra divulgazione pubblica di una vulnerabilità e sfruttamento si riduce sempre di più, Red Hot Cyber ha lanciato un servizio pensato per supportare professionisti IT, analisti della sicurezza, aziende e pentester: un sistema di monitoraggio gratuito che mostra le vulnerabilità critiche pubblicate negli ultimi 3 giorni dal database NVD degli Stati Uniti e l'accesso ai loro exploit su GitHub.
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Gli autori hanno testato il metodo su set di dati sintetici e reali. L’approccio è adatto anche quando i set di dati originali sono persi, frammentati o legalmente inaccessibili.
Il lavoro è attualmente progettato per architetture più semplici, ancora ampiamente utilizzate, ma con ulteriori sviluppi il meccanismo può essere scalato a sistemi più ampi come ChatGPT.
I prossimi passi sono l’adattamento a tipologie di modelli e dati più complesse, nonché la creazione di strumenti che renderanno la tecnologia disponibile agli sviluppatori di tutto il mondo. La tecnologia è utile per i media, le organizzazioni mediche e altri proprietari di informazioni sensibili, e offre inoltre alle persone la possibilità di richiedere la rimozione di dati personali e proprietari dall’IA.
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