NIST AI Risk Management Framework, una risorsa per le organizzazioni
L’AI RMF 1.0 del NIST, diffuso a gennaio 2023, ha una prima parte su rischio e affidabilità e una seconda con le funzioni Govern, Map, Measure e Manage, accompagnate dal Playbook.
IA e machine learning nella sicurezza informatica: nuovi rischi, usi per difendere e per attaccare, deepfake, agenti AI e regole europee sull’IA.
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L’AI RMF 1.0 del NIST, diffuso a gennaio 2023, ha una prima parte su rischio e affidabilità e una seconda con le funzioni Govern, Map, Measure e Manage, accompagnate dal Playbook.
Le Guidelines for secure AI system development, messe a punto da NCSC britannico e CISA con partner tra cui l’ACN, danno regole per progettazione, sviluppo, rilascio e gestione operativa dei sistemi AI.
La Cyber Crime Conference 2024, 12a edizione il 17 e 18 aprile all’Auditorium della Tecnica di Roma, ruota su AI e Machine Learning, Cloud Computing e Digital Forensics, con ingresso gratuito.
Il Coreper ha approvato all’unanimità l’AI Act il 2 febbraio: quattro livelli di rischio, cautele per i GPAI, divieto di predictive policing e biometria in tempo reale, voto del Parlamento il 24 aprile.
Adversarial Attacks ai modelli di Intelligenza Artificiale e Machine Learning: attacchi che sfruttano le debolezze degli algoritmi o del loro utilizzo e le misure di sicurezza per mitigare i rischi.
ChatGPT abbassa la barriera d’ingresso per chi attacca con competenze limitate: casi pratici di uso malevolo e offensivo, con considerazioni per la Cyber Threat Intelligence; relatore Matteo Macina.
AI e regole: ENISA Threat Landscape 2023, Roadmap della CISA, Executive Order statunitense, Principi Guida del G7 di Hiroshima e Regolamento AI europeo con l’approccio risk-based.
La Roadmap for Artificial Intelligence 2023-2024 della CISA risponde all’Ordine Esecutivo 14110 e ha cinque punti: uso responsabile, sistemi AI secure by design, infrastrutture critiche, collaborazione e formazione.
OpenText Cybersecurity Aviator, presentato a OpenText World 2023, applica intelligenza artificiale e machine learning al rilevamento e alla risposta alle minacce, sia on-premise sia nel cloud.
Large Language Model come ChatGPT: i dati sensibili finiti nei set di addestramento non si recuperano, per cui servono regole, formazione, tokenizzazione e dati sintetici per limitare i rischi di esposizione.
La bozza dell’AIA approvata l’11 maggio dai Comitati Internal Market e Civil Liberties vieta il Predictive Policing basato su profilazione, luogo o precedenti penali, mentre negli USA è già impiegato.
Dati sporchi, scarsi o isolati dai sistemi di produzione frenano l’IA aziendale: qualità, quantità, velocità, disponibilità e integrazione sono i cinque nodi, con le misure per superarli.
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