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Tag: Red teaming

Stefano Quintarelli: Come Microsoft ha testato 100 prodotti di intelligenza artificiale generativa per scovarne le vulnerabilità

All’evento di Seeweb e Istituto EuropIA.it “Private AI”, Stefano Quintarelli Informatico, imprenditore seriale ed ex professore di sistemi informativi, servizi di rete e sicurezza, ha portato un esempio, tra i tanti, reti neurali, sistemi predittivi etc, che ho trovato interessante e vorrei condividere con i nostri lettori: “Lessons from red teaming 100 generative AI products Authored by: Microsoft AI Red Team”, che trovate in allegato.

Stefano Quintarelli, ha recentemente sollevato un punto cruciale riguardo alla sicurezza dell’intelligenza artificiale (IA), evidenziando una verità fondamentale che spesso viene sottovalutata. La sua affermazione che la sicurezza dell’IA non sarà mai “completata” è una riflessione profonda che tocca uno degli aspetti più critici nell’evoluzione della tecnologia. Con il costante avanzamento delle tecnologie, la protezione da minacce potenziali diventa un campo in continua espansione, mai definitivo. Questo concetto va oltre la semplice sicurezza dei sistemi: implica una continua adattabilità delle misure di protezione e una vigilanza costante rispetto alle vulnerabilità emergenti.

Istituto giapponese per la sicurezza dell’intelligenza artificiale ha pubblicato una guida sulle metodologie di red teaming

AIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイドの公開

Nell’era dell’intelligenza artificiale (AI), la sicurezza dei sistemi che utilizzano questa tecnologia è diventata una priorità fondamentale. Di fronte a minacce sempre più sofisticate, l’Istituto giapponese per la sicurezza dell’intelligenza artificiale ha recentemente pubblicato una guida dettagliata sulle metodologie di red teaming, un approccio strategico volto a identificare e mitigare le vulnerabilità nei sistemi AI.

Cos’è il Red Teaming?

Il red teaming è un metodo di valutazione della sicurezza in cui esperti, noti come “red team”, emulano le tattiche e le tecniche di attacco degli aggressori per testare la resilienza di un sistema. Questo approccio non si limita a identificare vulnerabilità tecniche; si estende anche all’analisi dell’impatto sociale ed etico delle soluzioni AI. La guida dell’istituto giapponese sottolinea l’importanza di un approccio multidisciplinare, che combina competenze tecniche con una comprensione profonda delle implicazioni etiche e sociali.

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