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I servizi di IA generativa rientrano nei modelli contrattuali SaaS e AI-as-a-Service: l’utente ha un diritto d’uso limitato e il fornitore mantiene il controllo; analisi del contratto di ChatGPT di OpenAI.
La plausibilità sintetica dell’AI generativa incrina il nesso tra traccia digitale e origine: dall’anti-forensics classica a evidenze artificiali credibili, con rischi per la presunzione di innocenza.
Quale AI scegliere in azienda: la versione gratuita come figura junior, il piano a pagamento come risorsa con esperienza, il modello avanzato come senior, tra shadow AI, verifica degli output e responsabilità.
Il cybercrime passa dalla vendita di strumenti a quella di manodopera algoritmica: i casi GTG-5004, GTG-2002 e GTG-1002 mostrano ransomware no-code, vibe hacking e orchestrazione autonoma.
Il Sahel è diventato un epicentro dell’espansione jihadista con JNIM e ISGS, che spingono l’influenza verso il Golfo di Guinea; tra i nuovi rischi propaganda con IA generativa, voice cloning e droni commerciali.
Le Linee Guida EDPS del 28 ottobre 2025 spiegano che provider e deployer dell’AI Act non coincidono con titolare e responsabile del GDPR: contano finalità e mezzi essenziali del trattamento.
Deepfake e biometria nel settore finanziario: il caso indonesiano dell’agosto 2024, con perdite stimate da Group-IB in oltre 138,5 milioni di dollari, gli attacchi di injection e i limiti del liveness detection.
FaceApp, ZAO, Reface, YouCam Makeup e AgingBooth: selfie inviati a server remoti, licenze perpetue sulle immagini, consenso esplicito richiesto dall’art. 9 del GDPR e rischi di spoofing e deepfake.
Agenti intelligenti nell’AI generativa: caratteristiche, componenti e tipologie, ruolo nell’automatizzare e personalizzare il processo creativo, esempi concreti e sfide aperte come robustezza ed etica.
Jim Reavis (CSA) al Forum ICT Security 2024: deepfake, phishing e scansione delle vulnerabilità con l’IA generativa, modelli non deterministici e responsabilità condivisa tra sviluppatori e organizzazioni.
IA generativa e cybersecurity: rischi dell’uso acritico (diritto d’autore, dati sensibili, training dei motori), impiego da parte del cybercrime per malware, phishing e deepfake, e ruolo difensivo dell’IA.
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.
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