L’Intelligenza Artificiale ha rivoluzionato completamente il digitale e la cybersicurezza, la prossima rivoluzione sarà con l’arrivo dei computer quantistici tra pochi anni: a ipotizzare il futuro del settore è Amir Rapaport, l’ideatore e organizzatore di CyberTech Europe che si è appena conclusa a Roma.
Categoria: Sicurezza
Cybersecurity, Data Protection, Difesa, Aerospazio, Settori Strategici e Analisi Predittiva
Negli ultimi anni, i progressi nell’intelligenza artificiale (AI) e nei sistemi autonomi hanno iniziato a cambiare radicalmente il panorama militare. Secondo il generale Mark Milley, ex Presidente del Comitato dei Capi di Stato Maggiore degli Stati Uniti, entro i prossimi 10-15 anni tra il 25% e il 33% delle forze armate statunitensi potrebbe essere costituito da unità robotiche. Milley ha fatto queste osservazioni durante un evento organizzato da Axios, sottolineando che il futuro delle operazioni militari sarà fortemente caratterizzato dall’integrazione di AI e robotica.
Come affermato nella Strategia di Difesa Nazionale, la missione primaria del DoD è quella di fornire forze militari credibili sul campo per dissuadere la guerra e proteggere la sicurezza della nazione. Mantenere un vantaggio tecnologico e militare è fondamentale per adempiere a questa missione, ma non deve avvenire a scapito dei valori democratici che sono alla base del sistema di governo statunitense. Lo sviluppo e l’uso dell’IA da parte del DoD riflette questa sfida: mantenere la supremazia tecnologica senza compromettere principi etici e legali fondamentali.
E’ in corso il G7 Difesa a Napoli, presieduto dal Ministro Crosetto in occasione del quale le delegazioni – composte oltre che dai Ministri della Difesa, anche dal segretario generale della Nato Mark Rutte e dall’Alto rappresentante dell’Unione Europa per gli affari esteri e la politica di sicurezza, Josep Borrell – si confronteranno sui principali conflitti e sulle aree di instabilità a livello globale: oltre alla guerra in Ucraina, sul tavolo anche la situazione in Medioriente, in particolare all’indomani della morte del capo di Hamas Yahya Sinwar e gli equilibri nel continente africano e nella regione dell’Indo-Pacifico.
Si tratta di un appuntamento di particolare rilievo perché per la prima volta nella storia del G7 è stata prevista una riunione ministeriale dedicata alla difesa: una decisione assunta dalla Presidenza italiana del G7 “per promuovere il ruolo del G7 quale efficace forum di consultazione anche per individuare un approccio condiviso a tematiche di carattere politico-militare“.
L’Intelligenza Artificiale gestirà in modo sicuro il flusso dei passeggeri e il riconoscimento biometrico, per gli imbarchi sugli aerei di alcuni aeroporti in India. E’ il risultato nella nuova partnership stipulata tra Thales e la Adani Airport Holding, il più grande operatore aeroportuale privato dell’India.
Secondo un’analisi di Fortune, le forze di difesa e di sicurezza degli Stati Uniti stanno investendo massicciamente nell’Intelligenza Artificiale, collaborando con centinaia di aziende per sviluppare e testare nuovi algoritmi e strumenti in modo sicuro.
Nei due anni trascorsi dal rilascio del chatbot ChatGPT di OpenAI, che ha scatenato un forte interesse globale per l’AI, il Dipartimento della Difesa ha destinato circa 670 milioni di dollari in contratti a quasi 323 aziende per vari progetti legati all’Intelligenza Artificiale. Questi numeri segnano un incremento del 20% rispetto al 2021 e al 2022, sia per il numero di aziende coinvolte che per il valore complessivo dei contratti.
I sistemi XLAW e KeyCrime rappresentano approcci innovativi nell’ambito della sicurezza urbana e della prevenzione della criminalità, utilizzando tecnologie avanzate di analisi dei dati e intelligenza artificiale.
Nel recente dibattito sull’uso della polizia predittiva in Europa, è evidente che molti tendono a confondere diversi sistemi come se fossero simili per logica e obiettivi.
Dopo aver letto il saggio “La predictive policing nel regolamento europeo sull’intelligenza artificiale” di Elisabetta Pietrocarlo, è arrivato il momento di fare chiarezza, soprattutto sui sistemi come XLAW e KeyCrime.
Negli ultimi anni, il progresso nell’Intelligenza Artificiale ha iniziato a trasformare ogni settore della società e a riscrivere le regole del conflitto e della sicurezza internazionale. In questo articolo, esploreremo le implicazioni per la Difesa e analizzeremo come il Ministero della Difesa del Regno Unito (MOD UK) stia rivalutando le sue priorità alla luce del rapido sviluppo dell’AI e dell’AGI (Intelligenza Artificiale Generale). Questo tema non riguarda solo il futuro prossimo, ma avrà effetti strategici di vasta portata fino al 2050 e oltre, ridefinendo la natura della guerra e la sicurezza globale.
Vulnerabilità critiche nei robot con Intelligenza Artificiale: sfide e opportunità per il futuro della sicurezza
Nel panorama in continua evoluzione dell’intelligenza artificiale (IA) e della robotica, le innovazioni portano con sé non solo opportunità rivoluzionarie, ma anche rischi significativi. Un recente studio condotto dai ricercatori di Penn Engineering ha evidenziato una serie di vulnerabilità critiche nei robot alimentati da IA, rivelando potenziali scenari in cui questi sistemi possono essere manipolati per compiere azioni pericolose, come ignorare semafori rossi o, in situazioni estreme, detonare bombe.
Negli ultimi decenni, il concetto di guerra ha subito una trasformazione profonda, spostando progressivamente il fulcro dallo scontro fisico al dominio delle informazioni. Questa evoluzione ha reso la guerra dell’informazione una componente predominante nella geopolitica moderna, con implicazioni strategiche che trascendono i confini convenzionali della forza militare. L’evoluzione tecnologica e la globalizzazione delle comunicazioni hanno creato un contesto nel quale l’informazione non è solo un mezzo di supporto, ma uno strumento di guerra in sé, capace di plasmare percezioni, orientare ideologie e influenzare decisioni politiche su larga scala.
La recente scoperta (in allegato) dei ricercatori cinesi, guidati da Wang Chao dell’Università di Shanghai, rappresenta una svolta significativa nel campo del calcolo quantistico e della cybersecurity. Utilizzando un computer quantistico D-Wave, il team è riuscito a violare metodi di crittografia ampiamente utilizzati, tra cui gli algoritmi RSA e Advanced Encryption Standard (AES). Questo risultato non solo evidenzia il potenziale della computazione quantistica di minacciare le attuali misure di sicurezza, ma sottolinea anche la necessità urgente di sviluppare soluzioni crittografiche resistenti ai quanti.
L’FBI combatte gli attacchi informatici attraverso una serie di strategie avanzate. L’FBI è responsabile di investigare e prevenire le minacce informatiche, specialmente in settori critici come la sanità, dove attacchi ransomware o violazioni di dati sensibili possono avere impatti devastanti.
Dataminr è una piattaforma di intelligenza artificiale specializzata nel rilevamento in tempo reale di eventi critici e rischi. Utilizza modelli avanzati di fusione multi-modale, che integrano diverse fonti di dati pubblici, come testi, immagini e dati da sensori, per generare avvisi tempestivi su eventi emergenti. Il sistema sfrutta oltre 50 modelli di intelligenza artificiale proprietari, supportati da una tecnologia chiamata ReGenAI, che aggiorna continuamente le informazioni in tempo reale.
Questa piattaforma è utilizzata da settori come sicurezza aziendale, pubblica sicurezza e media per rispondere a minacce in rapida evoluzione.
La città di East Palo Alto, una comunità operaia che sembra lontana anni luce dai vicini di Silicon Valley, è uno dei primi dipartimenti di polizia in California ad adottare un nuovo strumento di intelligenza artificiale (AI) per la stesura di rapporti di polizia. L’ufficiale Wendy Venegas ha recentemente affrontato una situazione delicata con una quattordicenne trovata in lacrime lungo una strada residenziale. Il padre della ragazza, dopo averla sorpresa con il fidanzato, aveva aggredito quest’ultimo, portando all’intervento della polizia. Nulla di straordinario in un contesto di routine operativa, ma la vera novità è emersa quando Venegas ha dovuto redigere il rapporto sull’incidente. (the Guardian)
Rivista.AI ha recentemente trattato il tema della polizia predittiva, con particolare focus sul software X-Law, ideato da Elia Lombardo. Questo sistema rappresenta un approccio innovativo nella prevenzione dei crimini, utilizzando algoritmi probabilistici per analizzare dati provenienti da denunce e informazioni socio-economiche. L’obiettivo è prevedere con alta precisione il verificarsi di crimini, in particolare quelli di tipo predatorio come furti e rapine
In questo vogliamo analizzare Patternizr, un innovativo strumento di analisi dei crimini sviluppato internamente dal NYPD, implementato nel dicembre 2016 e recentemente rivelato attraverso un articolo pubblicato nell’INFORMS Journal on Applied Analytics.
Questo sistema utilizza un insieme di modelli di apprendimento automatico per identificare pattern tra i crimini, analizzando centinaia di migliaia di segnalazioni in tutti i 77 distretti della città.
Un “pattern” è definito come una serie di crimini che probabilmente sono stati commessi dallo stesso autore o da autori simili, basandosi su caratteristiche identificative. Prima dell’adozione di Patternizr, gli analisti erano costretti a esaminare manualmente i rapporti, un processo lungo e inefficiente, limitato a singoli distretti e soggetto a errori umani.
Con l’introduzione di questo strumento, il NYPD ha assunto circa 100 nuovi analisti formati per utilizzare Patternizr nella loro routine quotidiana, migliorando notevolmente l’efficienza nell’identificazione dei crimini correlati.
Devora Kaye, portavoce del NYPD, ha sottolineato l’importanza dell’analisi avanzata nel garantire la sicurezza pubblica, affermando che essa deve essere trasparente e soggetta a valutazione continua per garantirne l’equità e l’efficacia. Tuttavia, l’uso di Patternizr ha sollevato preoccupazioni riguardo ai potenziali bias nell’analisi dei dati, evidenziando la necessità di mantenere un controllo umano sui risultati generati dal sistema.