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LLM e la sicurezza nel cloud: rischi e opportunità

Tempo di lettura: 2 minuti. Esploriamo la relazione tra i grandi modelli di linguaggio (LLM) e la sicurezza nel cloud, discutendo come questi modelli avanzati possano essere sia pericolosi che utilizzati per migliorare la sicurezza dei sistemi basati su cloud.

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Pubblicato

4 mesi fa

26/07/2023

Redazione

Tempo di lettura: 2 minuti.

I grandi modelli di linguaggio (LLM) sono programmi di intelligenza artificiale progettati per comprendere e generare il linguaggio umano. Addestrati su enormi quantità di dati di testo provenienti da Internet, apprendono grammatica, fatti e capacità di ragionamento. Con queste conoscenze, un LLM può rispondere a domande, generare testo e persino sostenere una conversazione con gli utenti. Esempi di LLM includono ChatGPT di OpenAI, Bard di Google e il nuovo motore di ricerca Bing di Microsoft. Con l’aumento del cloud computing, è diventato più importante che mai garantire una robusta sicurezza per i servizi e i dati residenti nel cloud. Lo sviluppo dei grandi modelli di linguaggio (LLM) ha mostrato grande promessa nel migliorare la sicurezza del cloud.

Rischi dei LLM

Nonostante la tecnologia LLM possa essere rivoluzionaria, è ancora in fase embrionale e ci sono problemi e limitazioni noti che i ricercatori di AI devono ancora superare. Questi problemi possono essere ostacoli insormontabili per alcune applicazioni. E, come qualsiasi strumento accessibile al pubblico, gli LLM possono essere utilizzati per scopi benigni e maligni. Mentre l’IA generativa può produrre contenuti utili e accurati per la società, può anche creare disinformazione che inganna i consumatori di contenuti.

Caratteristiche rischiose

Gli LLM possono generare output che non possono essere basati sul contesto di input o sulla conoscenza del modello, un fenomeno noto come “allucinazione”. Ciò significa che il modello di linguaggio genera testo che non è logicamente coerente con l’input, o è semanticamente scorretto ma suona plausibile per un lettore umano. Inoltre, la maggior parte delle applicazioni LLM si basa su modelli preaddestrati perché creare un modello da zero è troppo costoso per la maggior parte delle organizzazioni. Tuttavia, non esistono dati di addestramento perfettamente bilanciati, e quindi ogni modello sarà sempre polarizzato in certi aspetti. Quando gli umani si affidano alle raccomandazioni di questi modelli, i loro pregiudizi possono portare a decisioni ingiuste o discriminatorie.

Utilizzo malizioso

Con le loro avanzate capacità di generazione del linguaggio, gli LLM possono creare contenuti convincenti ma falsi, contribuendo alla diffusione di fake news, teorie del complotto o narrazioni maliziose. Gli attori malintenzionati possono armare gli LLM per creare sofisticati attacchi di ingegneria sociale, come email di spear phishing e contenuti deep fake. Gli LLM possono essere utilizzati per generare contenuti che assomigliano da vicino a materiale protetto da copyright o proprietario, mettendo a rischio le organizzazioni che si affidano alla proprietà intellettuale per mantenere un vantaggio competitivo.

LLM e la sicurezza nel cloud

Tuttavia, se utilizzati correttamente, gli LLM possono anche essere sfruttati per migliorare la sicurezza nel cloud. Possono automatizzare il rilevamento delle minacce e i processi di risposta, migliorare la conformità alla sicurezza, prevenire attacchi di ingegneria sociale e migliorare la comunicazione di risposta agli incidenti. LLM, AI e ML non sono estranei a Prisma Cloud, che attualmente sfrutta queste tecnologie per migliorare la sicurezza del cloud dei suoi clienti in diversi modi.

LLM, sicurezza nel cloud, rischi, opportunità, Prisma Cloud

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Apple risolti due Zero-Day. Fate l’aggiornamento d’emergenza

Pubblicato

1 ora fa

01/12/2023

Redazione

Tempo di lettura: 2 minuti.

Apple ha rilasciato l’aggiornamento di sicurezza d’emergenza per risolvere due vulnerabilità zero-day che sono state sfruttate in attacchi e che hanno impattato dispositivi iPhone, iPad e Mac. Queste correzioni portano a 20 il numero di vulnerabilità zero-day risolte da Apple dall’inizio dell’anno.

Dettagli delle Vulnerabilità

Le due vulnerabilità zero-day sono state scoperte nel motore del browser WebKit (CVE-2023-42916 e CVE-2023-42917). Questi bug permettevano agli aggressori di accedere a informazioni sensibili tramite una debolezza di lettura fuori limiti e di eseguire codice arbitrario tramite un bug di corruzione della memoria su dispositivi vulnerabili attraverso pagine web create ad hoc.

Dispositivi Impattati:

La lista dei dispositivi Apple impattati da queste vulnerabilità è estesa e include:

iPhone XS e successivi
iPad Pro 12.9 pollici (2ª generazione) e successivi, iPad Pro 10.5 pollici, iPad Pro 11 pollici (1ª generazione) e successivi, iPad Air (3ª generazione) e successivi, iPad (6ª generazione) e successivi, e iPad mini (5ª generazione) e successivi
Mac con macOS Monterey, Ventura, Sonoma

Aggiornamenti di Sicurezza

Apple ha affrontato queste falle di sicurezza per i dispositivi che eseguono iOS 17.1.2, iPadOS 17.1.2, macOS Sonoma 14.1.2 e Safari 17.1.2, migliorando la validazione degli input e il blocco.

Ricerca e Implicazioni

Le vulnerabilità sono state scoperte e segnalate dal ricercatore di sicurezza Clément Lecigne del Google’s Threat Analysis Group (TAG). Sebbene Apple non abbia rilasciato informazioni sull’effettivo sfruttamento in corso, i ricercatori di Google TAG hanno spesso scoperto e divulgato zero-day utilizzati in attacchi di spyware sponsorizzati da stati contro individui ad alto rischio, come giornalisti, politici di opposizione e dissidenti.

Contesto delle Zero-Day di Apple

Queste due vulnerabilità sono la 19ª e la 20ª vulnerabilità zero-day sfruttate in attacchi che Apple ha risolto quest’anno. Apple ha recentemente corretto altre tre vulnerabilità zero-day (CVE-2023-41991, CVE-2023-41992 e CVE-2023-41993) segnalate da Citizen Lab e Google TAG, sfruttate da attori di minacce per distribuire lo spyware Predator.

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4MLinux 44: supporto VA-API e miglioramenti nella Stampa

Pubblicato

2 ore fa

01/12/2023

Redazione

Tempo di lettura: 2 minuti.

4MLinux 44, l’ultima versione della distribuzione GNU/Linux indipendente creata da Zbigniew Konojacki, è stata rilasciata e ora è disponibile per il download. Questa nuova versione porta con sé importanti aggiornamenti e miglioramenti, tra cui il supporto a livello di sistema per l’API di accelerazione video (VA-API) e un supporto migliorato per la stampa.

Caratteristiche Principali di 4MLinux 44:

Supporto VA-API: 4MLinux 44 aggiunge il supporto a livello di sistema per VA-API attraverso lo stack grafico Mesa, migliorando l’esperienza di visualizzazione video e riducendo il carico sulla CPU durante la riproduzione di contenuti multimediali.
Miglioramenti nella Stampa: La versione 44 migliora il supporto per la stampa SPL, rendendo più semplice e affidabile la stampa di documenti e immagini.
Supporto Wireless Migliorato: Questa versione include anche miglioramenti nel supporto per le reti wireless, facilitando la connessione a reti Wi-Fi.

Nuovo software e aggiornamenti

4MLinux 44 introduce nuovi software che possono essere installati come estensioni nella distribuzione, tra cui il lettore audio QMMP, il lettore video Media Player Classic QT e il videogioco di piattaforma Capitan Sevilla. Inoltre, sono stati aggiornati componenti chiave come lo stack grafico Mesa 23.1.4, la suite per ufficio LibreOffice 7.6.3, l’editor di immagini GIMP 2.10.34, i browser web Mozilla Firefox 119.0.1 e Google Chrome 119.0.6045.123, il client email Mozilla Thunderbird 115.4.2, il lettore audio Audacious 4.3.1 e i lettori multimediali VLC 3.0.20 e SMPlayer 23.6.0.

4MServer Aggiornato

La versione server di 4MLinux, 4MServer, è stata aggiornata con il server web Apache 2.4.58, il sistema di gestione del database MariaDB 10.6.16 e i linguaggi di scripting PHP 5.6.40, PHP 7.4.33 e PHP 8.1.25. Sono disponibili anche i pacchetti Perl 5.36.0, Python 2.7.18, Python 3.11.4 e Ruby 3.2.2.

Disponibilità e Download

4MLinux 44 è disponibile per il download dal sito ufficiale in tre diverse versioni: Full, Core o Server, e supporta solo sistemi a 64 bit.

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Interpol, primo arresto biometrico con il BioHub

Pubblicato

9 ore fa

01/12/2023

Redazione

Tempo di lettura: 2 minuti.

Per la prima volta, l’Interpol ha effettuato un arresto utilizzando il BioHub di Interpol, uno strumento biometrico recentemente attivato che sfrutta la tecnologia di identità e biometria della società francese Idemia. Questo arresto segna un importante passo avanti nell’uso della tecnologia biometrica per la sicurezza internazionale.

Dettagli dell’Arresto

Il sospetto, un contrabbandiere di migranti, è stato fermato a un controllo della polizia a Sarajevo, in Bosnia ed Erzegovina, mentre viaggiava verso l’Europa occidentale. Presentando un nome falso e documenti di identità contraffatti, sarebbe probabilmente sfuggito all’arresto se non fosse stato per il BioHub di Interpol. Quando la sua foto è stata analizzata dal BioHub, è emerso che era ricercato in un altro paese europeo. Di conseguenza, è stato arrestato e attualmente è in attesa di estradizione.

Funzionalità del BioHub

Il BioHub di Interpol, disponibile per le forze dell’ordine in tutti i 196 paesi membri, combina i database esistenti di impronte digitali e riconoscimento facciale di Interpol, entrambi basati sulla tecnologia Idemia, con un sistema di corrispondenza anch’esso basato sulla tecnologia biometrica di Idemia. Questo sistema permette alle forze dell’ordine di inviare dati biometrici da campo e ricevere informazioni in tempo reale sull’identità dei sospetti.

Collaborazione Interpol-Idemia

Interpol e Idemia collaborano da anni. Nel 1999, Interpol ha scelto Idemia per sviluppare il suo database di impronte digitali, e nel 2016 ha firmato un altro contratto con Idemia per utilizzare le capacità di riconoscimento facciale dell’azienda francese. Il sistema MBIS 5 di Idemia, utilizzato nel BioHub, offre algoritmi di nuova generazione che forniscono un tasso di corrispondenza più accurato con tempi di risposta più brevi e un’interfaccia più user-friendly.

Fasi future e controllo ai confini

Nella sua prima fase, Interpol utilizzerà MBIS 5 per identificare persone di interesse (POI) nelle indagini di polizia. Una seconda fase, che richiederà due anni per diventare pienamente operativa, estenderà i controlli biometrici ai punti di controllo delle frontiere. Durante questa fase, il sistema sarà in grado di eseguire fino a un milione di ricerche forensi al giorno, inclusi impronte digitali, impronte palmari e ritratti.

Considerazioni sulla Privacy e Sicurezza dei Dati

Per affrontare le preoccupazioni sulla governance dei dati, Interpol afferma che il BioHub è conforme al suo quadro di protezione dei dati. Inoltre, le scansioni di volti e mani caricate nel Hub non vengono aggiunte ai database criminali di Interpol o rese visibili ad altri utenti. Qualsiasi dato che non risulti in una corrispondenza viene eliminato dopo la ricerca.

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