Potenziale di attacco: la metrica che rende “reale” una vulnerabilitàSokol Kolgjini
Il potenziale di attacco non riguarda quante difese hai, ma quanto costi imponi a chi prova a colpirti. Proprio come nel furto al Louvre: allarmi, telecamere e personale c’erano, ma non hanno aumentato abbastanza tempo, frizione e rischio per gli...
Cosa serve all’Italia per competere con l’AIGiorgio De Nardi
Alla Silicon Valley non interessa il passato né il titolo accademico, ma conta solo quanto velocemente riesci a trasformare un’intuizione in un prodotto scalabile e redditizio. Ecco alcuni esempi che dimostrano perché l’Italia non può limitarsi ad osservare, ma deve...
Il pregiudizio del pensiero: quando l’IA ci costringe a ripensare noi stessiRiccardo Manzotti
Gli LLM dialogano con abilità, ma negar loro il pensiero spesso rivela un pregiudizio: agli umani basta poco per parlare di “mente”, alle macchine no. Ridurre tutto al “next token” è fuorviante perché predire implica modellare senso. La differenza decisiva...
BNN: il modello matematico che “anticipa” la neurodegenerazioneMarco Armoni e Imma Orilio
Un modello matematico-computazionale interpreta le patologie neurodegenerative come transizioni di fase in reti sinaptiche. Equazioni differenziali, grafi e analisi spettrale collegano perdita sinaptica, infiammazione e aggregazione proteica a instabilità e aumento di entropia, anticipando il collasso funzionale oltre soglie critiche
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Cybersecurity degli agenti AI: rischi reali e difese pratiche per le aziendeGerardo Costabile
Gli agenti AI rafforzano automazione e difesa, ma introducono nuove vulnerabilità: avvelenamento dei dati, prompt injection, evasion e attacchi alla riservatezza. La protezione richiede modelli robusti, monitoraggio runtime, Zero Trust, governance e tracciabilità con XAI per limitare impatti e responsabilità
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