Marco Guastavigna

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«Scrivimi l’intero schema gerarchico della mappa mentale postaa in zona di studio come elenco puntato indentato con tabulazioni, dal tema principale fino all’ultimo sotto-livello“

Ecco lo schema gerarchico completo della mappa mentale, dal tema principale fino all’ultimo sotto-livello, strutturato con elenco puntato e indentazione tramite tabulazioni:

Sicurezza nei Sistemi di Intelligenza Artificiale e AI Hacking

  • Origini dell’AI e Machine Learning: Perceptron e architetture di reti neurali
  • Matematica di base del ML: Vettori, matrici e tensori
  • Sviluppo in Python: Preelaborazione dei dati, gestione dei valori nulli e bilanciamento statistico
  • Falsi miti della Data Science: Dipendenza dai dati di addestramento e natura probabilistica

  • Applicazioni tradizionali: Visione artificiale (CNN) ed elaborazione dei segnali (RNN)
  • Paradigmi di apprendimento: Supervisionato, non supervisionato e per rinforzo (RL)
  • AI Generativa: Spazio degli embedding, modelli Transformer e allineamento tramite RLHF
  • Meccanismi di protezione: Controlli esterni (Guardrail) e interfacce API
  • AI Agentica: Componenti dell’agente e protocolli di comunicazione tra agenti (MCP, A2A)
  • L’AI come sistema: Retrieval-Augmented Generation (RAG) e infrastruttura di calcolo GPU

  • Espansione della superficie di attacco nei sistemi AI e agentici
  • Framework di threat modeling: MITRE ATLAS, OWASP Top 10 e MAESTRO per architetture multi-agente
  • Mappatura delle vulnerabilità: Attacchi ai dati, ai modelli, alla supply chain, all’infrastruttura, all’applicazione e agli operatori
  • Tassonomia degli attori delle minacce: Hobbisti, organizzazioni criminali e Advanced Persistent Threats (APT)
  • Modelli concettuali di sicurezza: Triade CIA e Modello delle Tre D (Disrupt, Deceive, Disclose)
  • Peculiarità dell’AI rispetto alla cybersecurity tradizionale: Non interpretabilità (“scatola nera”), non patch-abilità e scala dei parametri

  • Superficie di attacco nel ciclo di vita del ML: Dati, addestramento, inferenza e monitoraggio
  • Attacchi di sovvertimento e inganno: Evasione (FGSM, PGD, patch avversarie), avvelenamento dei dati (Data Poisoning) e Backdoor
  • Attacchi orientati alla divulgazione: Prompt injection (diretto/indiretto, jailbreaking, multi-turno), inferenza dell’appartenenza, estrazione del modello e canali collaterali
  • Minacce a livello di sistema: Retrieval poisoning su RAG, vulnerabilità della supply chain (serializzazione pickle, dipendenze open source) e rischi degli agenti autonomi

  • Difese del Machine Learning: Addestramento avversario, smoothing randomizzato e distillazione difensiva
  • Controlli e protezioni di sistema: Validazione degli input, filtraggio delle istruzioni, architetture Zero-Trust, pratiche MLSecOps e segmentazione della rete
  • Mitigazioni specifiche per agenti: Sandbox con permessi limitati, approvazione human-in-the-loop, sanificazione del codice e gerarchia di istruzioni
  • Analisi di incidenti reali: Aggiramento dei sistemi di riconoscimento facciale, bypass dei rilevatori di malware e codice malevolo in notebook condivisi

  • Metodologia di red teaming: Framework Microsoft AI Red Teaming, Anthropic, OpenAI e MITRE ATLAS
  • Fasi operative: Ricognizione, pianificazione, esecuzione, analisi e reporting (aziendale e tecnico)
  • Esecuzione dei casi di test: Single-prompt, fuzzing con offuscamento dei prompt e inganno multi-turno

  • Applicazioni difensive: Rilevamento automatico delle anomalie/intrusioni, analisi avanzata dei malware, Threat Intelligence e piattaforme SOAR
  • Applicazioni offensive: Scoperta e prioritizzazione automatizzata delle vulnerabilità, spear-phishing personalizzato generativo, disinformazione e agenti di attacco autonomi (ReaperAI)

  • Fondamenti teorici: Problema dell’allineamento (interno/esterno), rischi esistenziali (x-risk) e superintelligenza
  • Rischi a breve termine: Bias/equità nei dataset (es. COMPAS, ImageNet), doppio uso, interpretabilità e impatto sul mercato del lavoro
  • Rischi a lungo termine: Esperimento del Paperclip Maximizer, hacking della ricompensa, convergenza strumentale e perdita del controllo
  • Valutazioni e benchmark: Detoxify (tossicità), TruthfulQA (veridicità), MATH, CyBench e Intercode
  • Interpretabilità meccanicistica: Patching delle attivazioni, attribuzione delle feature, sonde e analisi dei circuiti neurali

  • Approcci normativi globali: Leggi dedicate (EU AI Act con approccio basato sul rischio) vs regolamentazione di settore
  • Standard e linee guida: NIST AI Risk Management Framework, ISO/IEC 42001 e 42005, NCSC Secure AI Development e SAIF di Google
  • Analisi quantitativa e qualitativa del rischio: Metodo FAIR, Rapid Risk Audit (RRA con simulazioni Monte Carlo e Bayes) e matrici di prioritizzazione
  • Implementazione aziendale: Valutazioni dei singoli strumenti, documentazione dell’infrastruttura, tracciamento della provenienza dei dati e red team interni

  • Sfide tecniche future: Gestione dell’identità degli agenti, dibattito modelli aperti vs chiusi, crittografia post-quantistica e Intelligenza Artificiale Generale (AGI)
  • Impatti socio-economici: Dinamiche geopolitiche, design della sicurezza centrato sull’utente, sostenibilità energetica e trasformazioni del lavoro
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Pubblicato da Marco Guastavigna

Posizionamento dell’autore Sono un ex insegnante in pensione, con pluridecennale esperienza di formazione del personale della scuola a proposito dell’impiego di dispositivi digitali. Mi definisco ricercatore inopportuno e libero dall’opportunismo, perché non faccio sconti a nessuno e perché la mia condizione anagrafica e socio-economica mi consente di non dover rispondere a una qualche struttura di potere relativa alla logistica della conoscenza, in particolare accademia ed enti analoghi. Ho una posizione politica radicale, fondata sull’ostinato riconoscimento delle ingiustizie e delle distruzioni implicate dal modello capitalistico e sulla caparbia convinzione che sia pertanto necessario (e sempre più urgente) collocarsi nell’area del conflitto esplicito con la situazione data, per modificarla profondamente. Affinché questa scelta possa aspirare ad avere dimensione collettiva, nel caso dell’istruzione e della scuola sono prioritarie da una parte la denuncia della colonizzazione messa in atto dall’oligopolio del capitalismo di piattaforma, che agisce in nome del valore economico, e dall’altra la ricerca di alleanze con tutti i soggetti che si pongano l’obiettivo di uno sviluppo umano equo, con particolare riferimento alla condivisione cooperativa e mutualistica della conoscenza.