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Valutazione dei rischi cyber con modelli di IA: formula di rischio inerente e residuo, scala qualitativa per la probabilità di accadimento, esempi con prompt injection e training data poisoning su LLM.
Adversarial Examples come vulnerabilità intrinseca dei modelli di machine learning e tassonomie di attacchi (Microsoft, MITRE): poisoning dei dati, attacchi al codice e attacchi Black Box, Grey Box e White Box.
Panoramica di intelligenza artificiale e machine learning e dei loro risvolti di sicurezza: dalla definizione di AI debole alle reti neurali, con l’esempio dell’auto a guida autonoma e della sua complessità.
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