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Data poisoning, log crafting, deepfake e voice cloning messi in relazione con artefatto colpito, contromisura e rischio residuo: nessuna difesa isolata basta, serve la convergenza di più fonti.
Quattro precedenti di Cassazione inventati dall’IA in una memoria difensiva: il Tribunale di Siracusa qualifica come colpa grave l’uso non verificato e condanna l’attrice alle spese, con sanzioni ex art. 96 c.p.c.
Fiducia e affidabilità nei sistemi di AI: definizioni di trust, calibrated trust e trustworthiness, esempi di ingegneri, medici e soldati e gli aspetti indicati dal NIST AI Risk Management Framework per misurarla.
Machine unlearning: rimuovere dati da un modello senza riaddestrarlo, use case di privacy, data poisoning e bias, tecniche di mitigazione e rischio di membership inference.
Hybrid AI e limiti delle reti neurali: rischi di confidenzialità, integrità e governance (CIG) dei modelli di IA generativa, jailbreak e mitigazioni, sul modello del NIST AI RMF.
Intervento di Dario Beniamini al 22° Forum ICT Security: le fasi del ciclo OSINT, il contributo dell’IA generativa, le cautele legali ed etiche e la difficoltà di scegliere il modello giusto.
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.
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