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Attacchi “Light Commands”: non sono una pura fantasia!
Un gruppo di ricercatori accademici delle Università del Michigan e dell’Electro-Communications di Tokyo di recente ha pubblicato, in un rapporto, la scoperta che gli assistenti vocali più diffusi in commercio possono essere ingannati e pertanto essere potenzialmente comandati a distanza tramite un fascio di luce laser. Questo perchè i microfoni di tipo MEMS in essi integrati reagiscono oltre che al suono anche alla luce puntata loro direttamente: una modulazione di ampiezza dell’intensità di un fascio di luce, per il tramite di un segnale elettrico può generare sul microfono una trasduzione analoga a quella prodotta da un onda sonora.
Ecco alcuni concetti alla base della ricerca che non la rendono per nulla una pura fantasia: la fotoacustica, i microfoni a condensatore, la modulazione di ampiezza (AM).
Per maggiori dettagli sul dimensionamento del sistema, le scelte e le osservazioni tecniche è possibile scaricare l’interessante Report dal sito allestito dal Team di Ricerca
La Fotoacustica. La fotoacustica è una branca della fisica che studia come interagisce la luce con le onde di pressione acustica. Lo studio condotto già a partire dalla fine del XIX secolo portò A.G. Bell a realizzare un dispositivo costituito da uno specchio vibrante per modulare la luce solare e da una cella di selenio per convertire il segnale modulato in uno elettrico. Nel tempo però questa tecnica che richiedeva una linea di trasmissione diretta tra sorgente e ricevente fu superata dall’adozione delle comunicazioni radio e dalle successive tecniche di comunicazione digitale, che risultarono più versatili. L’effetto fotoacustico comunque oggi trova largo impiego in diverse applicazioni mediche.
Microfoni a condensatore. Un microfono MEMS based è di fatto un microfono a condensatore in cui un’armatura è fissa e l’altra è costituita da una membrana (diaframma). Ogni variazione della distanza fra queste due armature dovuta alla vibrazione della membrana colpita da un’onda di pressione provoca una variazione della capacità del condensatore che viene trasdotta (tramite un circuito integrato ASIC) in una variazione di tensione. La tecnologia MEMS presenta delle caratteristiche di alta sensibilità e consente di prelevare suoni anche in ambienti rumorosi.
La modulazione di ampiezza (AM). La modulazione di ampiezza è una tecnica di comunicazione secondo la quale l’ampiezza di un segnale portante viene fatta variare in modo proporzionale all’ampiezza del corrispondente segnale modulante. Il valore istantaneo del segnale modulato può essere pertanto rappresentato attraverso la seguente funzione: y(t)= A + B sen(2 π f t) dove
A è l’ampiezza della portante in assenza di modulazione
B sen(2 π f t) è il valore istantaneo del segnale modulante
y(t) è il valore istantaneo dell’ampiezza del segnale modulato
nell’esperimento in oggetto, spiegano i ricercatori, il segnale portante è una corrente laser e il segnale modulante una corrente elettrica (il segnale audio) secondo la seguente equazione:
It = Idc + Ipp sen(2 π f t) dove
Idc è la corrente di polarizzazione laser (ampiezza della portante in assenza di modulazione)
Ipp sen(2 π f t) è il valore picco-picco del segnale elettrico con frequenza f (valore istantaneo del segnale modulante)
It è la corrente del diodo laser (valore istantaneo dell’ampiezza del segnale modulato)
Sulla base di questa equazione i ricercatori hanno implementato un sistema per codificare il segnale analogico (segnale audio) attraverso la modulazione di ampiezza dell’intensità di un fascio laser.
Ecco un diagramma a blocchi del sistema di attacco base.
I componenti necessari per l’implementazione del sistema hanno dei costi relativamente bassi e risultano facilmente reperibili sugli store online.
Gli scenari d’attacco
I ricercatori hanno messo a punto alcuni scenari video-documentati. Con diversi esperimenti atti a verificarne la fattibilità anche a distanza, hanno dimostrato una possibilità di attacco sia attraverso una finestra di vetro distante circa 70 metri che in un ambiente di test lungo un corridoio di 110 metri di lunghezza.
E’ stato appurato che per garantire una buona focalizzazione del raggio laser convenga scegliere un diodo laser blu (λ=450 nm) piuttosto che uno rosso (λ=638 nm), perché una lunghezza d’onda minore consente una migliore messa a fuoco tramite l’impiego di un teleobiettivo.
Le possibili contromisure
La cosa che più preoccupa è che qualora si riuscisse ad acquisire il controllo non autorizzato di un assistente vocale, questo a sua volta potrebbe essere sfruttato come testa di ponte per violare e comandare altri sistemi ad esso connessi: serrature, interruttori o basculanti intelligenti solo per citarne alcuni.
Anche se finora non risulta comunque alcuna prova che questo attacco sia stato effettivamente messo in atto, è sempre utile evidenziare le accortezze, consigliate dagli stessi ricercatori, che andrebbero adottate.
Il fascio di luce laser potrebbe produrre qualche riflesso sul dispositivo. Questo potrebbe essere interpretato dall’utente come un campanello d’allarme.
Gli sviluppatori ed i produttori di sistemi di controllo vocali per migliorare gli standard di sicurezza dei loro dispositivi potrebbero:
Prevedere una domanda random di consenso prima dell’esecuzione di ogni comando vocale.
Prevedere un’acquisizione audio da più sorgenti microfoniche. Un fascio laser, infatti, essendo unidirezionale può colpire solo un singolo microfono.
Proteggere, con una lente polarizzata, il microfono integrato sui dispositivi, per smorzare il flusso di luce eventualmente trasmesso e diretto sul diaframma.
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KuCoin affronta accuse per Violazioni di riciclaggio
Tempo di lettura: 2 minuti. Il Dipartimento di Giustizia degli USA accusa KuCoin e i suoi fondatori di violazioni AML, consentendo il riciclaggio di miliardi
Il Dipartimento di Giustizia degli Stati Uniti (DoJ) ha accusato la piattaforma globale di scambio di criptovalute KuCoin e due dei suoi fondatori, Chun Gan e Ke Tang, di non rispettare i requisiti di anti-riciclaggio di denaro (AML), facilitando così l’uso della piattaforma da parte di criminali informatici per il riciclaggio di denaro.
KuCoin, fondata nel 2017, è una delle più grandi piattaforme di scambio di criptovalute per l’acquisto, la vendita, lo scambio e la conservazione di una varietà di valute digitali. Offre anche servizi di trading spot, trading di futures, staking e prestiti.
Secondo l’accusa resa pubblica, KuCoin avrebbe consentito consapevolmente agli utenti basati negli Stati Uniti di fare trading sulla sua piattaforma senza adempiere agli obblighi AML previsti dalle leggi e regolamenti statunitensi. Questi obblighi includono l’implementazione di un sistema “conosci il tuo cliente” (KYC), la verifica dell’identità dei clienti e la presentazione di rapporti su attività sospette alle autorità per ulteriori indagini.
Il DoJ sostiene che KuCoin non solo non ha rispettato queste regole, ma ha anche tentato di nascondere la presenza di clienti statunitensi per apparire esente dagli obblighi AML e KYC statunitensi, pur annunciando ai clienti statunitensi che il KYC non era necessario per utilizzare la piattaforma.
La mancata conformità di KuCoin ha comportato il trasferimento di almeno 9 miliardi di dollari in criptovalute da fonti sospette, inclusi guadagni di gruppi di ransomware, profitti di mercati darknet, fondi derivanti da operazioni di malware e schemi di frode finanziaria.
Come risultato delle violazioni intenzionali dei programmi AML e KYC da parte di KuCoin, la piattaforma è stata utilizzata per riciclare ingenti somme di proventi criminali, tra cui profitti di mercati darknet e schemi di malware, ransomware e frode. Dal suo lancio nel 2017, KuCoin ha ricevuto oltre 5 miliardi di dollari e inviato oltre 4 miliardi di dollari in proventi sospetti e criminali.
I due fondatori sono ora accusati di cospirazione per operare un’attività di trasmissione di denaro senza licenza e cospirazione per violare il Bank Secrecy Act, rischiando rispettivamente un massimo di cinque e dieci anni di prigione.
In risposta, il CEO di KuCoin, Johnny Lyu, ha dichiarato in una serie di tweet che le accuse sono parte di sfide più ampie, legate alla crescita e all’adattamento normativo nel settore delle criptovalute in rapida evoluzione.
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Claude 3 supera GPT-4 nella Chatbot Arena: prima sconfitta per OpenAI
Tempo di lettura: 2 minuti. Claude 3 di Anthropic supera GPT-4 nella Chatbot Arena, segnando un momento significativo nella competizione tra modelli di linguaggio AI.
Per la prima volta da quando è stata lanciata Chatbot Arena nel maggio 2023, Claude 3 di Anthropic ha superato GPT-4 di OpenAI, segnando un momento significativo nella competizione tra modelli di linguaggio. Questo evento è stato annunciato con la frase “The king is dead” da Nick Dobos, sviluppatore di software, in un tweet che confrontava GPT-4 Turbo e Claude 3 Opus, ricevendo grande attenzione sui social media.
Nuova era per i modelli di linguaggio
Chatbot Arena, una classifica crowdsourced popolare tra i ricercatori AI per valutare le capacità relative dei modelli di linguaggio AI, ha visto GPT-4 dominare la classifica fino a questo importante cambiamento. L’arena, gestita dall’organizzazione Large Model Systems (LMSYS ORG) in collaborazione con università prestigiose come UC Berkeley, UC San Diego e Carnegie Mellon University, offre una piattaforma unica per misurare la performance dei chatbot AI attraverso valutazioni soggettive degli utenti.
Il successo di Claude 3 tra gli utenti di assistenti AI e il suo potenziale impatto sulla quota di mercato di ChatGPT evidenziano la natura dinamica e competitiva dello spazio dei modelli di linguaggio. Mentre Google’s Gemini Advanced guadagna terreno, OpenAI si prepara per il lancio di nuovi modelli, come GPT-5, previsto per quest’anno.
Implicazioni e prospettive
Il sorpasso di Claude 3 su GPT-4 potrebbe portare a riflessioni strategiche per OpenAI, che deve affrontare una concorrenza crescente in un campo in rapida evoluzione. La capacità di passare facilmente da un modello all’altro, come evidenziato da alcuni sviluppatori, sottolinea la fluidità dello spazio AI e l’importanza per le aziende di mantenere i loro modelli aggiornati e competitivi.
Con l’imminente arrivo di nuove versioni di GPT, il settore dei modelli di linguaggio è destinato a essere un terreno di continua innovazione e competizione, portando potenzialmente a sviluppi ancora più interessanti nella Chatbot Arena nei mesi e negli anni a venire.
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Google rinnova Maps e Shopping con l’IA: ecco le novità per gli utenti
Tempo di lettura: 5 minuti. Google aggiorna Maps e Shopping con funzionalità basate sull’IA, offrendo raccomandazioni e itinerari di viaggio personalizzati.
Google sta implementando importanti aggiornamenti ai suoi servizi Maps e Shopping, introducendo funzionalità innovative basate sull’intelligenza artificiale per migliorare l’esperienza degli utenti. Con queste novità, Google semplifica la pianificazione di viaggi e uscite su Maps e affina la ricerca di prodotti su Shopping, offrendo soluzioni più personalizzate e intuitive.
Esperienze migliorate su Google Maps
Maps introduce liste curate di raccomandazioni per ristoranti e luoghi da visitare in oltre 40 città negli Stati Uniti e in Canada, provenienti da fonti autorevoli come Lonely Planet e The New York Times. Inoltre, una nuova funzione di IA in Search fornisce itinerari di viaggio generati automaticamente, integrando voli, alberghi, attrazioni locali e ristoranti, con la possibilità di esportare gli itinerari su Gmail, Docs o Maps. Questi aggiornamenti mirano a rendere Google Maps uno strumento ancora più indispensabile per la pianificazione di esperienze di viaggio e tempo libero come lo shopping.
6 Consigli per viaggiare meglio con Google nell’Estate 2024
Con l’estate 2024 all’orizzonte, Google sta introducendo nuove funzionalità per aiutare gli utenti a pianificare le loro vacanze in modo più intelligente e informato. Che tu stia sognando una fuga in città o un’avventura in luoghi lontani, ecco sei consigli su come sfruttare al meglio gli strumenti di Google per i tuoi viaggi estivi.
1. Itinerari personalizzati in Search
Google riunisce una vasta gamma di idee da siti web e oltre 200 milioni di luoghi in tutto il mondo, comprese recensioni, foto e dettagli dei profili aziendali. Questo ti permette di esplorare a fondo le destinazioni e confrontare diverse opzioni. Puoi esportare facilmente le tue idee di viaggio su Gmail, Docs o Maps per perfezionare ulteriormente la pianificazione o condividerla con i tuoi compagni di viaggio.
2. Liste di raccomandazioni in Maps
Google Maps rende più facile scoprire liste di raccomandazioni direttamente nell’app, sia da siti rinomati sia da locali ben informati. Se cerchi una città su Maps, troverai liste di luoghi consigliati da editori come The Infatuation e da membri della community di Maps.
3. Ristoranti di Tendenza, Top e gemme nascoste
Google Maps introduce elenchi di ristoranti basati su ciò che le persone stanno cercando o amando in quella città, inclusi i ristoranti di tendenza, i top e le gemme nascoste. Questo ti aiuta a scoprire i migliori posti dove mangiare, dai nuovi locali alla moda ai segreti meglio custoditi.
4. Personalizza le tue ricerche
Non dimenticare di personalizzare le tue ricerche utilizzando filtri come “aperto ora”, “valutazione degli utenti” o “a meno di X miglia da me” per trovare esattamente ciò che cerchi.
5. Usa Street View per esplorare in anticipo
Prima di partire, usa Google Street View per esplorare virtualmente la tua destinazione. Questo può aiutarti a familiarizzare con l’area e a scoprire luoghi interessanti da visitare.
6. Salva e condividi le tue scoperte
Mentre fai la tua ricerca, salva i luoghi che ti interessano in Google Maps per mantenerli organizzati. Puoi creare liste personalizzate da condividere con i tuoi compagni di viaggio o tenerle per te come riferimento.
Con questi consigli, Google mira a rendere la pianificazione del viaggio meno stressante e più piacevole, consentendoti di sfruttare al massimo la tua esperienza estiva.
Le migliori raccomandazioni con gli aggiornamenti alle Liste
Per trarre il massimo da un viaggio, è fondamentale ottenere consigli affidabili. Per questo motivo, Google Maps rende più semplice scoprire liste utili sia da siti rinomati sia dalla community di Maps, inizialmente disponibili in città selezionate negli Stati Uniti e in Canada.
Ecco come funziona: se stai pianificando una visita a New York o Los Angeles, ad esempio, basta cercare la città in Maps e scorrere verso l’alto per visualizzare liste curate di raccomandazioni da esperti che conoscono bene la città. Vedrai anche liste da siti di tua preferenza, come le guide ai ristoranti curate da The Infatuation, i consigli sui luoghi iconici e le gemme nascoste da Lonely Planet, gli itinerari “36 Hours” del The New York Times e le guide ai migliori nuovi ristoranti da OpenTable. Se trovi una lista di tuo interesse, puoi salvarla sulla tua mappa o condividerla con gli amici.
Che tu sia un visitatore abituale alla ricerca del nuovo locale di tendenza o stia organizzando una vacanza internazionale indimenticabile e desideri visitare uno dei migliori ristoranti della città, ora puoi trovare il posto perfetto grazie alle liste di ristoranti create da Google Maps. Queste liste si basano sui luoghi di interesse o apprezzati su Maps al momento:
- La lista 🔥Trending viene aggiornata settimanalmente con luoghi che hanno recentemente visto un picco di popolarità su Maps. È l’ideale per scoprire gli ultimi locali alla moda.
- La 🏆 Top list raccoglie i luoghi costantemente apprezzati dalla community di Maps. Qui puoi trovare i preferiti di lunga data di un’area.
- La 💎 Gems list è dedicata a luoghi che potrebbero essere il segreto meglio custodito di un quartiere. È il luogo giusto per scoprire ottimi ristoranti ancora poco conosciuti.
Queste novità rafforzano l’impegno di Google nel rendere Maps uno strumento sempre più utile e personalizzato per la pianificazione di viaggi, offrendo ai viaggiatori le informazioni di cui hanno bisogno per vivere esperienze indimenticabili
Innovazioni su Google Shopping
Sul fronte dello shopping, Google introduce “Style Recommendations”, una funzione che permette agli utenti di valutare gli articoli nelle loro ricerche per affinare i suggerimenti secondo i propri gusti. Dopo aver identificato gli articoli di interesse, è possibile specificare marchi preferiti per visualizzare immediatamente più prodotti correlati. Questo approccio, paragonabile a “Tinder per la moda”, trasforma la ricerca di abbigliamento in un’esperienza interattiva e personalizzata.
Ecco i 4 consigli su come personalizzare la tua esperienza di shopping su Google, basati sull’articolo fornito:
1. Scopri di più su ciò che ti piace valutando gli Stili
Quando cerchi determinati articoli di abbigliamento, calzature o accessori su Google, ad esempio “borse di paglia” o “polo da uomo”, ti verrà presentata una sezione chiamata “raccomandazioni di stile”. Qui, puoi esprimere le tue preferenze su diversi prodotti dando un pollice in su o in giù, o semplicemente facendo uno swipe a destra o a sinistra. In base alle tue valutazioni, Google personalizzerà i risultati per mostrarti opzioni più in linea con i tuoi gusti.
2. Ricevi suggerimenti migliorati ogni volta che fai shopping
Le tue valutazioni non vengono dimenticate. Google ricorda le tue preferenze e le utilizza per affinare i risultati delle tue ricerche future. Così, se cerchi nuovamente articoli simili, vedrai raccomandazioni di stile basate su ciò che hai apprezzato in passato e sui prodotti con cui hai interagito.
3. Gestisci le tue preferenze di shopping personalizzate
Se hai commesso un errore nella valutazione o preferisci non vedere risultati di shopping personalizzati, puoi facilmente gestire le tue preferenze. Tocca i tre puntini accanto alla sezione “Ricevi raccomandazioni di stile” e cerca le opzioni di personalizzazione nel pannello “Informazioni su questo risultato”.
4. Esplora un’esperienza di shopping su misura per te
Sfrutta questi strumenti per rendere ogni tua ricerca di shopping su Google un’esperienza unica e personalizzata. Dai feedback sui prodotti, affina le tue preferenze e scopri articoli che riflettono veramente il tuo stile personale.
Questi consigli dimostrano l’impegno di Google nel fornire un’esperienza di shopping online personalizzata e intuitiva, sfruttando la potenza del machine learning per presentare agli utenti prodotti che si adattano ai loro gusti e preferenze.
L’Integrazione dell’Intelligenza Artificiale
Questi aggiornamenti riflettono l’ambizione di Google di integrare l’IA in modo più profondo nei suoi servizi, rendendoli non solo più utili ma anche più in sintonia con le preferenze individuali degli utenti. Che si tratti di scoprire nuovi luoghi con Maps o di trovare il capo d’abbigliamento perfetto con Shopping, l’intelligenza artificiale di Google sta aprendo nuove possibilità per un’esperienza utente arricchita e personalizzata.
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