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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.
Cybersecurity delle missioni spaziali: attacchi satellite-to-satellite, cubesat e ground segment su cloud che abbassano la barriera d’ingresso, difese tecniche, framework NIST e cooperazione.
Framework per valutare il rischio dell’IA generativa sul modello del rischio informatico: test e valutazione, NIST AI RMF, attributi funzionali e qualitativi e le tre dimensioni del rischio.
Prima parte di una serie sulla GenAI: governance, sicurezza e rischi di Machine Learning e Large Language Models nei sistemi critici, con i framework NIST AI RMF e un’analisi articolata in sei parti.
Il report NIST AI 100-2 E2023 definisce l’Adversarial Machine Learning e ne classifica gli attacchi a sistemi PredAI e GenAI, con mitigazioni come l’Adversarial training e la Differential Privacy.
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.
Incident Response e Incident Response Plan secondo le linee guida del NIST: tre modelli di team, preparazione, rilevamento e analisi con precursori e indicatori, contenimento, sradicamento e ripristino.
Questo articolo prosegue la serie dedicata a temi su cui ci sono i maggiori dubbi e perplessità sulle norme della serie ISO/IEC 27000. A…
La protezione con password tramite SMS è ampiamente utilizzata ma presenta vulnerabilità significative. Il NIST avverte che gli SMS possono essere intercettati, rendendo questa…
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