Attacchi che sfruttano l'IA, vulnerabilità dei modelli, truffe con voci e volti sintetici: come cambia il rischio per aziende e persone.
L'intelligenza artificiale ha ampliato sia le difese sia gli attacchi. Le truffe diventano più credibili, il codice malevolo più rapido da produrre, e i modelli stessi introducono vulnerabilità nuove nei sistemi che li adottano.
Istruzioni nascoste nei contenuti, dati riservati inseriti nei prompt, risposte errate usate come se fossero verificate, agenti autorizzati ad agire su sistemi reali: sono problemi di sicurezza, non difetti estetici.
Voci clonate, video manipolati e messaggi personalizzati rendono meno affidabile il riconoscimento umano. Le contromisure efficaci sono procedurali prima che tecnologiche: verifiche a più canali, limiti sui pagamenti, formazione.
Censire dove l'IA è già usata, definire quali dati possono entrare nei modelli, registrare le azioni degli agenti e stabilire chi risponde degli errori.
L'account ufficiale di Microsoft su X, seguito da 13 milioni di utenti, è stato compromesso per 30 minuti, diventando veicolo per una truffa crypto basata sul token non autorizzato $Clippy. L'azienda ha smentito ogni legame.
I modelli abliterated promettono meno rifiuti, ma nascondono complessità. Questa guida pratica offre un percorso per valutarli in locale, comprenderne i rischi e usarli con cognizione di causa, evitando illusioni o usi impropri.
Un singolo operatore ha orchestrato centinaia di agenti IA per sfruttare due vulnerabilità critiche di PaperCut NG/MF, compromettendo decine di organizzazioni in pochi secondi. La rapidità dell'attacco dimostra il nuovo livello di minaccia portato dall'intelligenza artificiale.
Un’inchiesta ha rivelato che centinaia di collaboratori esterni leggono conversazioni selezionate di ChatGPT per valutarne le risposte. Il programma interno, chiamato Project Lily, usa filtri per rimuovere dati identificativi, ma non è una garanzia assoluta.
Il Policlinico Triestino torna pienamente operativo dopo l'attacco ransomware di fine agosto, ma il caso solleva interrogativi cruciali sulla gestione dei dati sanitari, i costi e la resilienza operativa del settore.
Google ha rilasciato Gemini 3.8 Flash, il suo nuovo modello AI che punta su costi ridotti e ragionamento avanzato per agenti e sviluppo software, introducendo anche la variante Cyber per la sicurezza.
Dario Amodei, CEO di Anthropic, lancia un appello per un rallentamento controllato nello sviluppo dei modelli AI più avanzati. La sua proposta mira a dare priorità alla sicurezza e ai test indipendenti per mitigare i rischi emergenti, come danni sistemici causati da agenti autonomi.
Il Comune di Treviso adotta un regolamento restrittivo sull'AI generativa nella pubblica amministrazione. La misura, pensata per la sicurezza dei dati, riaccende il dibattito sull'approccio più efficace: limitare o formare?
La sovranità digitale è la capacità di scegliere alternative tecnologiche libere da dipendenze eccessive. Non significa rinunciare ai servizi commerciali, ma riprendere il controllo sui dati, il software e le infrastrutture.
OpenAI si prepara a lanciare Astra, il primo modello dell'azienda classificato nella fascia “Critical” per le capacità di cybersecurity. Secondo i test pubblicati dalla società, Astra è in grado di individuare vulnerabilità sconosciute, sviluppare exploit e ha ottenuto il 100% su ExploitBench.