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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.
Come nascono e come si costruiscono gli Adversarial Examples nei modelli di Machine Learning: addestramento col metodo del gradiente, problema min-max ed esperimento con una CNN in cui l’errore arriva al 71%.
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.
Attacchi ai modelli di intelligenza artificiale: debolezze specifiche, approccio ATLAS di MITRE e tassonomie NIST e Microsoft, avvelenamento, evasione ed estrazione nei modelli predittivi.
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