Sicurezza Informatica
Quante e quali intelligenze artificiali esistono nel mondo?
Esistono diverse tipologie di intelligenza artificiale (IA) a seconda del modo in cui vengono classificate. Una delle classificazioni più comuni è quella che distingue tra IA debole e IA forte.
- IA debole: si riferisce alle applicazioni di IA che svolgono una singola attività o compito specifico, come la riconoscimento vocale o il riconoscimento delle immagini.
- IA forte: si riferisce alle applicazioni di IA in grado di svolgere una vasta gamma di compiti, come la capacità di ragionamento, di apprendimento autonomo e di comprensione del linguaggio naturale.
Altri modi di classificare l’IA sono:
- IA basata su regole: utilizza un insieme di regole predefinite per eseguire compiti specifici.
- IA basata sull’apprendimento automatico: utilizza algoritmi di apprendimento automatico per migliorare le prestazioni in base ai dati di input.
- IA basata sull’elaborazione del linguaggio naturale: si concentra sull’analisi e la comprensione del linguaggio umano.
- IA basata sull’elaborazione visiva: si concentra sull’analisi e la comprensione delle immagini e dei video.
- IA basata sull’elaborazione delle prestazioni: si concentra sull’elaborazione di grandi quantità di dati in tempo reale.
Le grandi aziende tecnologiche come Google, Amazon, Microsoft e Facebook hanno investito significativamente nello sviluppo dell’intelligenza artificiale (IA) negli ultimi anni. Queste aziende hanno utilizzato l’IA per migliorare i loro prodotti e servizi e per creare nuove opportunità di business.
Google, ad esempio, ha sviluppato una varietà di tecnologie IA, tra cui il sistema di ricerca Google Assistant, che utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale per comprendere le richieste degli utenti e fornire risposte pertinenti. L’azienda ha anche sviluppato il sistema di riconoscimento vocale Google Voice, che utilizza l’IA per trascrivere e tradurre la voce umana in testo. Inoltre, Google ha utilizzato l’IA per migliorare la qualità delle immagini della sua app di fotografia, Google Foto.
Anche Amazon ha utilizzato l’IA per migliorare i suoi prodotti e servizi. Il servizio di assistente personale Alexa di Amazon utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale per comprendere e rispondere alle richieste degli utenti. Inoltre, l’azienda ha utilizzato l’IA per sviluppare il suo sistema di riconoscimento della voce, che consente agli utenti di effettuare acquisti tramite la loro voce.
Microsoft ha anche investito significativamente nello sviluppo dell’IA, creando tecnologie come il sistema di assistenza personale Cortana e il sistema di traduzione automatica Microsoft Translator. L’azienda ha inoltre sviluppato tecnologie di apprendimento automatico per migliorare la precisione del riconoscimento vocale e delle immagini.
Facebook ha utilizzato l’IA per migliorare la sua piattaforma di social media, utilizzando tecnologie come il riconoscimento facciale per taggare automaticamente gli amici in foto e il riconoscimento del linguaggio naturale per mostrare contenuti pertinenti agli utenti.
In generale, le grandi aziende tecnologiche hanno utilizzato l’IA per migliorare i loro prodotti e servizi esistenti e per creare nuove opportunità di business. L’IA è diventata una parte cruciale dell’ecosistema tecnologico e le grandi aziende tecnologiche continueranno a investire in questa tecnologia per rimanere competitive e offrire nuove soluzioni innovative ai loro clienti.
Watson è un sistema di IA basato sull’elaborazione del linguaggio naturale, che è stato sviluppato da IBM per comprendere e generare il linguaggio umano in modo simile a un essere umano. Il sistema è stato utilizzato in diversi ambiti, come la medicina, la finanza e la sicurezza informatica per analizzare grandi quantità di dati e aiutare gli esperti a prendere decisioni informate. Watson ha anche vinto una gara televisiva contro due campioni umani di Jeopardy! nel 2011, dimostrando la sua capacità di comprendere e utilizzare il linguaggio umano in modo efficace. In generale, IBM Watson è stata una delle prime aziende ad investire in IA e continua a sviluppare soluzioni innovative basate sull’IA per una vasta gamma di settori. Sì, esistono anche molti gruppi di ricerca e sviluppo di intelligenza artificiale presso università e istituzioni governative in tutto il mondo. Le università sono importanti centri di ricerca per l’intelligenza artificiale, dove gli scienziati e gli ingegneri sviluppano nuove tecnologie e algoritmi per l’IA. Molte università hanno dipartimenti e programmi di studio dedicati all’IA, dove gli studenti possono imparare le tecniche e gli strumenti per lavorare con l’IA.
Anche i governi di molte nazioni stanno investendo in ricerca e sviluppo di IA. Ad esempio il governo cinese ha lanciato un piano di investimento in IA, sviluppando l’ecosistema per la ricerca e l’innovazione nel campo dell’IA. Inoltre, molti governi stanno creando partnership con aziende tecnologiche e università per sviluppare nuove tecnologie di IA e per promuovere l’uso dell’IA nei settori pubblici. In generale, l’IA è un campo in rapida evoluzione e sia le università che i governi stanno giocando un ruolo importante nello sviluppo di nuove tecnologie e nella promozione dell’uso dell’IA per migliorare la vita delle persone.
Ci sono molti gruppi di ricerca e sviluppo di intelligenza artificiale presso università e istituzioni governative in tutto il mondo che sono noti per le loro ricerche e contributi nel campo dell’IA. Ecco alcuni dei più famosi:
MIT Media Lab: Il Media Lab del Massachusetts Institute of Technology (MIT) è uno dei più famosi gruppi di ricerca di IA al mondo. Il laboratorio è noto per le sue ricerche in campi come l’elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento delle immagini e la robotica. Il Media Lab è stato anche responsabile dello sviluppo di alcune delle prime tecnologie di riconoscimento vocale e di traduzione automatica.
Stanford Artificial Intelligence Laboratory: Il Stanford Artificial Intelligence Laboratory (SAIL) è uno dei più antichi laboratori di IA al mondo. Il laboratorio è noto per le sue ricerche in campi come l’apprendimento automatico, l’elaborazione del linguaggio naturale e la robotica. Il SAIL è stato anche responsabile dello sviluppo di alcune delle prime tecnologie di riconoscimento delle immagini e di elaborazione delle prestazioni.
Carnegie Mellon University Robotics Institute: Il Robotics Institute della Carnegie Mellon University è uno dei più famosi gruppi di ricerca di robotica al mondo. Il laboratorio è noto per le sue ricerche in campi come la robotica mobile, la manipolazione dei robot e la robotica per la navigazione autonoma. Il Robotics Institute ha anche sviluppato alcune delle prime tecnologie di elaborazione visiva e di elaborazione delle prestazioni.
Technical University of Munich: Il Technical University of Munich (TUM) è una delle principali università tedesche per la ricerca sull’IA. Il dipartimento di IA del TUM è noto per le sue ricerche in campi come l’elaborazione del linguaggio naturale, la robotica e l’apprendimento automatico. Il TUM ha anche creato un centro di ricerca per l’IA e l’Internet delle cose.
Sicurezza Informatica
Kapeka: nuova backdoor di Sandworm per l’Est Europa
Tempo di lettura: 3 minuti. Kapeka, nuova backdoor utilizzata da Sandworm in attacchi all’Europa orientale, con capacità avanzate di controllo e flessibilità operativa.
Una nuovo backdoor denominata “Kapeka” è stato individuato mentre veniva impiegato in attacchi mirati contro l’Europa orientale, inclusi Estonia e Ucraina. Questo malware, sviluppato dal gruppo di minaccia persistente avanzato (APT) collegato alla Russia, noto come Sandworm, ha mostrato capacità estremamente sofisticate nell’esecuzione di cyber-attacchi, secondo un rapporto di WithSecure.
Caratteristiche del Backdoor Kapeka
Kapeka è una backdoor flessibile scritta in C++ e confezionato come una DLL di Windows. È progettato per mascherarsi da componente aggiuntivo di Microsoft Word per sembrare legittimo e evitare il rilevamento. Il malware è dotato di una configurazione di comando e controllo (C2) incorporata che stabilisce contatti con server controllati dall’attaccante e ottiene istruzioni su come procedere.
Funzionalità del malware
Le funzionalità di Kapeka includono la capacità di leggere e scrivere file, lanciare payload, eseguire comandi shell e persino aggiornare o disinstallare se stesso. Utilizza l’interfaccia COM di WinHttp 5.1 per la comunicazione di rete e impiega il formato JSON per inviare e ricevere dati dal suo server C2. Il backdoor può anche aggiornare la propria configurazione C2 “al volo”, ricevendo una nuova versione dal server C2 durante il polling.
Metodi di propagazione e associazioni
La modalità esatta di propagazione di Kapeka non è ancora stata pienamente identificata, ma le analisi indicano che il dropper del malware viene recuperato da siti web compromessi utilizzando il comando certutil, un esempio di utilizzo di binari legittimi per eseguire attacchi (LOLBin). Kapeka è stato collegato a precedenti famiglie di malware come GreyEnergy e Prestige, suggerendo che potrebbe essere un successore di quest’ultimo, usato in intrusioni che hanno portato al dispiegamento del ransomware Prestige alla fine del 2022.
Implicazioni e significato
L’uso di Kapeka in operazioni di intrusione dimostra un’attività di livello APT, con un alto grado di stealth e sofisticazione, tipico di attacchi attribuibili a origini russe. La sua vittimologia sporadica e il targeting di specifiche regioni geopoliticamente sensibili come l’Europa orientale, evidenziano l’uso strategico di questo malware in operazioni di cyber spionaggio o sabotaggio.
Il backdoor Kapeka rappresenta una minaccia significativa per la sicurezza delle informazioni nelle aree colpite. Le organizzazioni in regioni potenzialmente a rischio dovrebbero rafforzare le loro difese e monitorare attivamente per rilevare segni di questo malware sofisticato, adottando misure proattive per proteggere i loro sistemi dagli attacchi.
APT44: pericolo globale del gruppo Sandworm
APT44, noto anche come Sandworm, è una delle unità di sabotaggio informatico più pericolose, attiva nell’ambito dei conflitti geopolitici a favore degli interessi russi. Questo gruppo è associato a numerosi attacchi di alto profilo e continua a rappresentare una minaccia elevata per governi e operatori di infrastrutture critiche a livello mondiale.
Caratteristiche e attività di APT44
APT44 è un gruppo avanzato di minaccia persistente (APT) che ha mostrato una capacità notevole e una tolleranza al rischio elevata nei suoi sforzi per supportare la politica estera russa. L’ampio mandato di questo gruppo lo rende una minaccia imprevedibile, pronta a colpire a breve termine ovunque i suoi obiettivi si allineino agli interessi nazionali russi.
Rischio di proliferazione di nuove tecniche
Le continue innovazioni di APT44 nell’uso di capacità cyber distruttive hanno potenzialmente abbassato la barriera all’ingresso per altri attori statali e non statali interessati a sviluppare i propri programmi di attacco informatico. Questo rischio di proliferazione è una preoccupazione crescente, poiché potrebbe portare a un aumento globale di attacchi cyber sofisticati e distruttivi.
Protezione e Azioni della Comunità
La ricerca di Google ha portato all’identificazione di varie misure per proteggere gli utenti e la comunità più ampia:
- Protezione attraverso Google’s Threat Analysis Group (TAG): I risultati della ricerca migliorano la sicurezza dei prodotti di Google.
- Aggiunte a Safe Browsing: I siti e i domini identificati sono stati aggiunti per proteggere gli utenti da ulteriori sfruttamenti.
- Allerte per attacchi supportati dal governo: Gli utenti di Gmail e Workspace coinvolti ricevono notifiche.
- Programmi di notifica delle vittime: Dove possibile, le vittime vengono informate tramite programmi dedicati.
- Risorse di VirusTotal: Una collezione di indicatori di compromissione legati ad APT44 è disponibile per gli utenti registrati.
Il continuo impegno di APT44 nel campo del cyber sabotage rappresenta una delle minacce più severe e pervasive a livello globale. È essenziale che la comunità internazionale rimanga vigile e preparata a fronteggiare le sfide poste da gruppi come Sandworm, specialmente in contesti geopolitici delicati.
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Miner di criptovalute arrestato per aver evaso pagamenti di Server Cloud per 3,5 Milioni di Dollari
Tempo di lettura: 2 minuti. Un miner di criptovalute è stato arrestato per aver evaso pagamenti per 3,5 milioni di dollari in servizi di server cloud
Charles O. Parks III, noto anche come “CP3O”, è stato arrestato e accusato di aver utilizzato server cloud noleggiati per minare criptovalute, causando un debito di 3,5 milioni di dollari con due fornitori di servizi cloud, senza mai saldare i conti.
Dettagli del caso
Parks ha ideato un sistema ingegnoso creando identità aziendali fittizie, come “MultiMillionaire LLC” e “CP30 LLC”, per aprire numerosi account presso fornitori di servizi cloud, ottenendo così accesso a una potenza computazionale significativa. Anche se il Dipartimento di Giustizia (DOJ) non ha nominato esplicitamente i fornitori coinvolti, le indicazioni geografiche suggeriscono che si tratti di Amazon e Microsoft, situati rispettivamente a Seattle e Redmond, Washington.
Metodologia e abuso
Utilizzando questi account, Parks è riuscito a ottenere l’accesso a server dotati di potenti schede grafiche, essenziali per il mining di criptovalute come Ether (ETH), Litecoin (LTC) e Monero (XMR). Ha lanciato decine di migliaia di queste istanze di server, utilizzando software di mining e strumenti per massimizzare l’efficienza energetica e monitorare l’attività di mining in varie pool.
Riciclaggio e lifestyle
Le criptovalute estratte venivano poi riciclate acquistando token non fungibili (NFT), convertendole e trasferendole su varie piattaforme di scambio di criptovalute, o attraverso pagamenti online e conti bancari tradizionali. I proventi, convertiti in dollari, erano utilizzati da Parks per finanziare uno stile di vita lussuoso, includendo viaggi in prima classe e l’acquisto di articoli di lusso e auto.
Implicazioni legali e prevenzione
Parks è stato arrestato il 13 aprile 2024 nel Nebraska, con una prima udienza programmata il giorno successivo in un tribunale federale di Omaha. L’imputazione include accuse di frode informatica, riciclaggio di denaro e transazioni monetarie illegali, con una pena massima prevista di 30 anni di prigione. Il caso evidenzia anche l’importanza per i fornitori di servizi cloud di adottare misure più rigorose per verificare l’identità degli utenti, stabilire limiti di uso per i nuovi account e migliorare i sistemi di rilevamento delle anomalie per minimizzare le perdite.
Questo caso di cryptojacking sottolinea la necessità di una vigilanza continua e di politiche più severe da parte dei fornitori di servizi cloud per prevenire abusi simili, proteggendo così l’integrità dei loro servizi e dei loro clienti.
Sicurezza Informatica
USA, arrestata per un’accusa di Sextortion da 1,7 Milioni di Dollari
Tempo di lettura: 2 minuti. Una donna del Delaware è stata arrestata per aver preso di mira giovani ragazzi in uno schema di sextortion che ha fruttato 1,7 milioni
Una donna del Delaware, Hadja Kone, è stata arrestata per il suo presunto coinvolgimento in un vasto schema internazionale di sextortion che ha mirato a giovani maschi, guadagnando circa 1,7 milioni di dollari tramite estorsioni. Questo caso sottolinea la crescente problematica della sextortion su Internet, che colpisce migliaia di giovani in tutto il mondo.
Dettagli del caso
Hadja Kone, 28 anni, è stata collegata a un’operazione che mirava principalmente a giovani uomini e minori negli Stati Uniti, Canada e Regno Unito. I truffatori si fingevano giovani donne attraenti online, iniziando conversazioni con le vittime e invogliandole a partecipare a sessioni di video chat dal vivo, durante le quali venivano registrate segretamente. Successivamente, le vittime venivano minacciate di diffondere i video a meno che non pagassero somme di denaro, generalmente tramite Cash App o Apple Pay.
Implicazioni Legali e Risposta delle Autorità
Kone e i suoi co-conspiratori sono accusati di cyberstalking, minacce interstatali, riciclaggio di denaro e frode via cavo. Siaka Ouattara, un altro presunto co-conspiratore di 22 anni dalla Costa d’Avorio, è stato arrestato dalle autorità ivoriane a febbraio. Se condannati, entrambi potrebbero affrontare fino a 20 anni di prigione per ciascun capo di imputazione.
Preoccupazioni crescenti e misure di prevenzione
Questo caso rientra in una tendenza allarmante di aumento dei casi di sextortion, specialmente tra i minori. Nel gennaio 2024, il FBI ha lanciato un avvertimento sulla crescente minaccia di sextortion, sottolineando che i giovani maschi di età compresa tra 14 e 17 anni sono particolarmente a rischio, ma qualsiasi bambino può diventare vittima. Piattaforme come Instagram e Snapchat hanno iniziato a implementare nuove protezioni e risorse educative per combattere la sextortion e proteggere i giovani utenti.
Il caso di Hadja Kone evidenzia l’importanza di una maggiore consapevolezza e educazione sulle pratiche di sicurezza online. Le piattaforme social stanno rispondendo con nuove misure, ma è essenziale che i genitori, gli educatori e i giovani stessi siano informati sui segni di avvertimento e sulle strategie di prevenzione della sextortion
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