{"id":61459,"date":"2025-11-11T01:53:06","date_gmt":"2025-11-11T00:53:06","guid":{"rendered":"https:\/\/virtual-routes.org\/?page_id=61459"},"modified":"2025-11-17T23:01:43","modified_gmt":"2025-11-17T22:01:43","slug":"ai-nella-difesa-cibernetica","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/virtual-routes.org\/it\/ai-nel-kit-di-strumenti-per-la-cybersicurezza\/ai-nella-difesa-cibernetica\/","title":{"rendered":"AI nella difesa informatica"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-page\" data-elementor-id=\"61459\" class=\"elementor elementor-61459\" data-elementor-post-type=\"page\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6c36906 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"6c36906\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-969c1a1 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"969c1a1\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div data-dce-title-color=\"#0E093A\" class=\"elementor-element elementor-element-7ed3c90 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7ed3c90\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h1 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">AI in Difesa informatica<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7a0a132 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7a0a132\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Come l'AI cambia la difesa informatica in tutto il ciclo di vita degli incidenti informatici<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-df4d47b elementor-absolute dce_masking-none 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class=\"elementor-element elementor-element-c6e7cb4 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"c6e7cb4\" data-element_type=\"container\" href=\"https:\/\/virtual-routes.org\/it\/ai-nel-kit-di-strumenti-per-la-cybersicurezza\/ai-nella-difesa-cibernetica\/\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7a93047 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7a93047\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">AI in Difesa informatica<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<a class=\"elementor-element elementor-element-bc6c7e0 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"bc6c7e0\" data-element_type=\"container\" href=\"https:\/\/virtual-routes.org\/it\/ai-nel-kit-di-strumenti-per-la-cybersicurezza\/ai-nei-reati-informatici\/\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element 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proteggere sistemi, reti e dati da infiltrazioni, interruzioni o distruzioni. La <a href=\"https:\/\/www.enisa.europa.eu\/publications\/best-practices-for-cyber-crisis-management\">ciclo di vita degli incidenti informatici<\/a> fornisce un modo utile per comprendere la difesa informatica, suddividendola in quattro fasi:<\/p><ul><li><strong>Prevenzione:<\/strong> prevenire e ridurre il rischio di incidenti e minimizzarne gli effetti potenziali.<\/li><li><strong>Preparazione:<\/strong> sviluppare piani, strumenti e capacit\u00e0 per sostenere una risposta efficace.<\/li><li><strong>Risposta:<\/strong> arginare l'incidente e prevenire ulteriori danni.<\/li><li><strong>Recupero:<\/strong> ripristinare rapidamente le operazioni e tornare a un livello di sicurezza normale o superiore.<\/li><\/ul><p>\u00a0<\/p><p style=\"margin-top: -22px;\">L'intelligenza artificiale (AI) \u00e8 diventata rilevante in tutte e quattro le fasi. A differenza degli strumenti tradizionali che si adattano perfettamente a una sola fase, molte capacit\u00e0 dell'AI sono trasversali al ciclo di vita: la stessa tecnica che supporta la preparazione pu\u00f2 anche consentire una risposta pi\u00f9 rapida o aiutare il recupero. Questa integrazione rende l'AI potente e difficile da classificare: il suo valore non sta solo nel migliorare le singole attivit\u00e0, ma anche nel collegare le fasi tra loro in modo pi\u00f9 fluido.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a607854 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"a607854\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-31fca9f e-con-full main-phase-container e-flex e-con e-child\" data-id=\"31fca9f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ca621e9 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"ca621e9\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element 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elementor-absolute elementor-shape-circle elementor-widget elementor-widget-icon\" data-id=\"8a92426\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;_position&quot;:&quot;absolute&quot;}\" data-widget_type=\"icon.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-icon-wrapper\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-icon\">\n\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-arrow-circle-right\" viewbox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M256 8c137 0 248 111 248 248S393 504 256 504 8 393 8 256 119 8 256 8zm-28.9 143.6l75.5 72.4H120c-13.3 0-24 10.7-24 24v16c0 13.3 10.7 24 24 24h182.6l-75.5 72.4c-9.7 9.3-9.9 24.8-.4 34.3l11 10.9c9.4 9.4 24.6 9.4 33.9 0L404.3 273c9.4-9.4 9.4-24.6 0-33.9L271.6 106.3c-9.4-9.4-24.6-9.4-33.9 0l-11 10.9c-9.5 9.6-9.3 25.1.4 34.4z\"><\/path><\/svg>\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0d9534e e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"0d9534e\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a6a6575 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a6a6575\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Risposta<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4087432 elementor-view-stacked elementor-absolute elementor-shape-circle elementor-widget elementor-widget-icon\" data-id=\"4087432\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;_position&quot;:&quot;absolute&quot;}\" data-widget_type=\"icon.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-icon-wrapper\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-icon\">\n\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg 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elementor-size-default\">Recupero<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6f42479 e-con-full attack-surface-mapping clickable e-flex e-con e-child\" data-id=\"6f42479\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div data-dce-title-color=\"#0E093A\" class=\"elementor-element elementor-element-c73cfa4 elementor-widget-mobile__width-auto sticky-text elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c73cfa4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Mappatura della superficie di attacco<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ff904ab e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"ff904ab\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element 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e-con e-child\" data-id=\"4fa3d2e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4a150e8 sticky-text elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4a150e8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Riassunto dei dati<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1d2c163 e-con-full data-classification clickable e-flex e-con e-child\" data-id=\"1d2c163\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b697400 sticky-text elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b697400\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Classificazione dei dati<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7c80cc5 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"7c80cc5\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-743b8e3 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"743b8e3\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bdedb58 e-con-full anomaly-detection clickable e-flex e-con e-child\" data-id=\"bdedb58\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e3f59ea sticky-text elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e3f59ea\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Rilevamento delle anomalie<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-549b0c9 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"549b0c9\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5879f26 e-con-full writing-analysis clickable e-flex e-con e-child\" data-id=\"5879f26\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9f69ecd sticky-text elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9f69ecd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Scrittura e analisi<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-834de9f e-con-full synthetic-data clickable e-flex e-con e-child\" data-id=\"834de9f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2d005a9 sticky-text elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2d005a9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Dati sintetici<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-eb7d2bd e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"eb7d2bd\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1f2cf9a e-con-full iam clickable e-flex e-con e-child\" data-id=\"1f2cf9a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fbb11d8 sticky-text elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"fbb11d8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Gestione dell'identit\u00e0 e degli accessi<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-40b7c74 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"40b7c74\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-01cfe51 e-con-full iam clickable e-flex e-con e-child\" data-id=\"01cfe51\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1c50afa sticky-text elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1c50afa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Gestione dell'identit\u00e0 e degli accessi<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-58a0990 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"58a0990\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-31ce5a8 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"31ce5a8\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d0508bb e-con-full log-analysis clickable e-flex e-con e-child\" data-id=\"d0508bb\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8b52d2c sticky-text elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8b52d2c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Analisi dei log<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8950b27 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"8950b27\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8ae99fb e-con-full malware-analysis clickable e-flex e-con e-child\" data-id=\"8ae99fb\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b56a73c sticky-text elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b56a73c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Analisi del malware<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a65861b e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"a65861b\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8855a07 e-con-full training-labs clickable e-flex e-con e-child\" data-id=\"8855a07\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e3e3eef training-labs clickable elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e3e3eef\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Formazione e laboratori<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-77fa5b0 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"77fa5b0\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8fcc7f0 e-con-full training-labs clickable e-flex e-con e-child\" data-id=\"8fcc7f0\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ceafbc7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ceafbc7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Formazione e laboratori<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-259dc75 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"259dc75\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f52437e elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"f52437e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<script>\n(function() {\n    'use strict';\n    \n    if (typeof window === 'undefined' || !window.requestAnimationFrame) {\n        return;\n    }\n    \n    const stickyElements = document.querySelectorAll('.sticky-text');\n    \n    if (!stickyElements || stickyElements.length === 0) {\n        return;\n    }\n    \n    const elementsData = [];\n    const BUFFER = 30;\n    let rafId = null;\n    let isRunning = false;\n    \n    stickyElements.forEach((element) => {\n        if (!element || !element.parentElement) {\n            return;\n        }\n        \n        const parent = element.parentElement;\n        const originalLeft = element.offsetLeft || 0;\n        \n        elementsData.push({\n            element,\n            parent,\n            originalLeft\n        });\n    });\n    \n    if (elementsData.length === 0) {\n        return;\n    }\n    \n    function updateLoop() {\n        if (!isRunning) {\n            return;\n        }\n        \n        try {\n            elementsData.forEach(data => {\n                const { element, parent, originalLeft } = data;\n                \n                if (!element || !parent || !element.getBoundingClientRect) {\n                    return;\n                }\n                \n                const elementRect = element.getBoundingClientRect();\n                const parentRect = parent.getBoundingClientRect();\n                \n                const parentLeft = parentRect.left;\n                const elementWidth = element.offsetWidth || 0;\n                const parentWidth = parent.offsetWidth || 0;\n                \n                if (parentLeft < 0) {\n                    const targetOffset = -parentLeft + originalLeft;\n                    const maxOffset = Math.max(0, parentWidth - elementWidth - BUFFER);\n                    const finalOffset = Math.max(0, Math.min(targetOffset, maxOffset));\n                    \n                    element.style.position = 'relative';\n                    element.style.left = finalOffset + 'px';\n                } else {\n                    element.style.position = '';\n                    element.style.left = '';\n                }\n            });\n        } catch (error) {\n            isRunning = false;\n            if (rafId) {\n                cancelAnimationFrame(rafId);\n            }\n            return;\n        }\n        \n        rafId = requestAnimationFrame(updateLoop);\n    }\n    \n    function startMonitoring() {\n        if (isRunning) {\n            return;\n        }\n        isRunning = true;\n        rafId = requestAnimationFrame(updateLoop);\n    }\n    \n    function stopMonitoring() {\n        isRunning = false;\n        if (rafId) {\n            cancelAnimationFrame(rafId);\n            rafId = null;\n        }\n    }\n    \n    if (document.readyState === 'loading') {\n        document.addEventListener('DOMContentLoaded', startMonitoring);\n    } else {\n        startMonitoring();\n    }\n    \n    window.addEventListener('beforeunload', stopMonitoring);\n    \n    if (typeof document.hidden !== 'undefined') {\n        document.addEventListener('visibilitychange', function() {\n            if (document.hidden) {\n                stopMonitoring();\n            } else {\n                startMonitoring();\n            }\n        });\n    }\n})();\n<\/script>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-91dd04e pb-0 e-flex e-con-boxed e-con e-child\" data-id=\"91dd04e\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7019a6d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7019a6d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Nelle sezioni che seguono, esaminiamo applicazioni concrete dell'AI per la difesa informatica, mostrando come esse si inseriscano in diverse fasi del ciclo di vita degli incidenti e, in molti casi, ne abbraccino diverse contemporaneamente.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-73dfa464 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"73dfa464\" data-element_type=\"container\" id=\"tab-activator\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div data-dce-background-color=\"#FFFFFF00\" class=\"elementor-element elementor-element-6e8d52db e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"6e8d52db\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-14be7a26 e-n-tabs-mobile elementor-widget elementor-widget-n-tabs\" data-id=\"14be7a26\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"nested-tabs.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"e-n-tabs\" data-widget-number=\"348027430\" aria-label=\"Schede. Aprire gli elementi con Invio o Spazio, chiuderli con Esc e navigare con i tasti freccia.\">\n\t\t\t<div class=\"e-n-tabs-heading\" role=\"tablist\">\n\t\t\t\t\t<button id=\"attack-surface-mapping\" data-tab-title-id=\"e-n-tab-title-3480274301\" class=\"e-n-tab-title\" aria-selected=\"true\" data-tab-index=\"1\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"e-n-tab-content-3480274301\" style=\"--n-tabs-title-order: 1;\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"e-n-tab-icon\">\n\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<span class=\"e-n-tab-title-text\">\n\t\t\t\tMappatura della superficie di attacco\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/button>\n\t\t\t\t<button id=\"code-scanning-evaluation\" data-tab-title-id=\"e-n-tab-title-3480274302\" class=\"e-n-tab-title\" aria-selected=\"false\" data-tab-index=\"2\" role=\"tab\" tabindex=\"-1\" aria-controls=\"e-n-tab-content-3480274302\" style=\"--n-tabs-title-order: 2;\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"e-n-tab-icon\">\n\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<span class=\"e-n-tab-title-text\">\n\t\t\t\tScansione e valutazione dei codici\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/button>\n\t\t\t\t<button id=\"data-summarisation\" data-tab-title-id=\"e-n-tab-title-3480274303\" class=\"e-n-tab-title\" aria-selected=\"false\" data-tab-index=\"3\" role=\"tab\" tabindex=\"-1\" aria-controls=\"e-n-tab-content-3480274303\" style=\"--n-tabs-title-order: 3;\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"e-n-tab-icon\">\n\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 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aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<span class=\"e-n-tab-title-text\">\n\t\t\t\tClassificazione dei dati\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/button>\n\t\t\t\t<button id=\"anomaly-detection\" data-tab-title-id=\"e-n-tab-title-3480274305\" class=\"e-n-tab-title\" aria-selected=\"false\" data-tab-index=\"5\" role=\"tab\" tabindex=\"-1\" aria-controls=\"e-n-tab-content-3480274305\" style=\"--n-tabs-title-order: 5;\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"e-n-tab-icon\">\n\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<span class=\"e-n-tab-title-text\">\n\t\t\t\tRilevamento delle anomalie degli endpoint o della rete\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/button>\n\t\t\t\t<button id=\"writing-analysis\" data-tab-title-id=\"e-n-tab-title-3480274306\" class=\"e-n-tab-title\" aria-selected=\"false\" data-tab-index=\"6\" role=\"tab\" tabindex=\"-1\" aria-controls=\"e-n-tab-content-3480274306\" style=\"--n-tabs-title-order: 6;\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"e-n-tab-icon\">\n\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 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10;\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"e-n-tab-icon\">\n\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<span class=\"e-n-tab-title-text\">\n\t\t\t\tAnalisi del malware\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/button>\n\t\t\t\t<button id=\"training-labs\" data-tab-title-id=\"e-n-tab-title-34802743011\" class=\"e-n-tab-title\" aria-selected=\"false\" data-tab-index=\"11\" role=\"tab\" tabindex=\"-1\" aria-controls=\"e-n-tab-content-34802743011\" style=\"--n-tabs-title-order: 11;\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"e-n-tab-icon\">\n\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<span class=\"e-n-tab-title-text\">\n\t\t\t\tFormazione e laboratori\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/button>\n\t\t\t\t<button id=\"e-n-tab-title-34802743012\" data-tab-title-id=\"e-n-tab-title-34802743012\" class=\"e-n-tab-title\" aria-selected=\"false\" data-tab-index=\"12\" role=\"tab\" tabindex=\"-1\" aria-controls=\"e-n-tab-content-34802743012\" style=\"--n-tabs-title-order: 12;\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"e-n-tab-icon\">\n\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 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xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<span class=\"e-n-tab-title-text\">\n\t\t\t\tBibliografia\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/button>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<div class=\"e-n-tabs-content\">\n\t\t\t\t<div id=\"e-n-tab-content-3480274301\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"attack-surface-mapping\" data-tab-index=\"1\" style=\"--n-tabs-title-order: 1;\" class=\"e-active elementor-element elementor-element-5e5c189b e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"5e5c189b\" data-element_type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-64f20660 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"64f20660\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4fae0df0 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4fae0df0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Mappatura della superficie di attacco<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-79cc8aff elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"79cc8aff\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-77d14d7e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"77d14d7e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>La mappatura della superficie di attacco identifica tutte le risorse, i punti di ingresso e le vulnerabilit\u00e0 che un avversario potrebbe sfruttare in un attacco. Fornisce ai difensori visibilit\u00e0 sulla loro esposizione e aiuta a stabilire le priorit\u00e0 di sicurezza.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-656111a9 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"656111a9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Come AI cambia la mappatura della superficie di attacco:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-531f42db elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"531f42db\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div>AI trasforma la mappatura della superficie di attacco automatizzando le scansioni su larga scala di reti e risorse, riducendo drasticamente il lavoro manuale. Grazie al riconoscimento avanzato dei pattern, \u00e8 in grado di rilevare endpoint nascosti o dimenticati che spesso sfuggono ai metodi tradizionali. I sistemi AI sono in grado di aggiornare continuamente le mappe in base all'evoluzione delle infrastrutture, riducendo i punti ciechi e garantendo ai difensori un quadro accurato e in tempo reale del proprio ambiente.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-4ba4a5ef elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4ba4a5ef\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Prevenzione.<\/strong> Riduce le esposizioni prima che gli aggressori le sfruttino.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-1b049691 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1b049691\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Preparazione.<\/strong> Mantiene una visione aggiornata dell'infrastruttura per la pianificazione degli incidenti.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div data-dce-background-color=\"#FFFFFF\" class=\"elementor-element elementor-element-46eb4add e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"46eb4add\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4612b0e4 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4612b0e4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Caso evidenziato: Uso degli LLM per la scoperta di asset nelle infrastrutture critiche<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-447f550a elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"447f550a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Nel 2025, <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.3390\/electronics14163267\">Luigi Coppolino e altri <\/a>ha pubblicato uno studio che mostra come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) possano migliorare la scoperta di risorse nelle infrastrutture critiche. Gli strumenti tradizionali, come Nmap o le piattaforme di sicurezza industriale, rischiano di interrompere i sistemi sensibili attraverso scansioni attive o non riescono a rilevare i dispositivi nascosti quando si affidano solo al monitoraggio passivo.<\/p><p>I ricercatori hanno proposto un framework \"Mixture of Experts\" basato su LLM che combina dati provenienti dall'osservazione passiva del traffico, da sondaggi attivi accuratamente limitati e da segnali fisici come le emissioni elettromagnetiche. Agenti LLM specializzati interpretano poi questi dati: uno si concentra sui protocolli industriali, un altro sulle vulnerabilit\u00e0 delle reti IT\/OT e un altro ancora sull'architettura e le dipendenze dei sistemi.<\/p><p>Il sistema pu\u00f2 anche attingere a fonti di intelligence esterne (come i database MITRE ATT&amp;CK o CVE) per identificare i punti deboli e raccomandare misure di sicurezza. Nei test condotti su una rete industriale simulata, il sistema \u00e8 riuscito a classificare asset come controllori logici programmabili, bracci robotici e stampanti, segnalando al contempo pratiche insicure come il traffico Modbus non criptato.<\/p><p>Questo approccio trasforma la mappatura della superficie di attacco in un processo adattivo e consapevole del contesto che fornisce visibilit\u00e0 in tempo reale e riduce i rischi della scansione tradizionale. Riducendo le barriere tecniche per i difensori, consente un monitoraggio pi\u00f9 completo e rafforza la sicurezza generale delle infrastrutture critiche.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-314b18b e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"314b18b\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ebd483e elementor-widget elementor-widget-marcs-collapsible-content\" data-id=\"ebd483e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"marcs-collapsible-content.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-wrapper\" data-widget-id=\"ebd483e\" data-default-state=\"closed\" data-animation-duration=\"300\">\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading-wrapper\">\n\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading\">\n\t\t\t\t\tUlteriori letture\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"marcs-collapsible-content-ebd483e\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-closed\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-opened\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<!-- First nested container: Content Area -->\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-content-area elementor-element elementor-element-3f6e4dc e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"3f6e4dc\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t<!-- Second nested container: Collapsible Content -->\n\t\t\t<div id=\"marcs-collapsible-content-ebd483e\" class=\"marcs-collapsible-content-wrapper marcs-collapsible-hidden elementor-element elementor-element-64b8356 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"64b8356\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e2562f7 elementor-align-start elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"e2562f7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Impatto dell'AI per il rilevamento delle minacce. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1007\/979-8-8688-0947-7_3\">\"AI per la difesa\" (Donnie W. Wendt 2024)<\/a><br> Il capitolo mostra come l'AI abbia fatto progredire il rilevamento e il triage delle minacce, dove i modelli di apprendimento automatico elaborano grandi quantit\u00e0 di dati eterogenei per identificare potenziali attacchi. I risultati evidenziano come le prime applicazioni negli anni 2000-2010 si siano concentrate sul rilevamento di malware, intrusioni e spam, dimostrando la forza dell'AI nell'analizzare grandi insiemi di dati e nel migliorare i sistemi di rilevamento esistenti, potenziando al contempo in modo incrementale le funzioni di cybersecurity di vecchia data.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Rilevamento delle minacce di nuova generazione <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.56726\/IRJMETS32644\">\"Rivoluzionare la sicurezza informatica: Unleashing the Power of Artificial Intelligence and Machine Learning\" (Manoharan &amp; Sarker 2022).<\/a><br>Il documento mostra come l'AI e l'apprendimento automatico stiano rivoluzionando il rilevamento delle minacce, consentendo alle organizzazioni di individuare anomalie, analizzare modelli comportamentali e prevedere potenziali attacchi. I risultati evidenziano come tecniche quali l'NLP per l'estrazione dell'intelligence sulle minacce e il deep learning per il riconoscimento dei pattern possano automatizzare il rilevamento e la risposta, mentre casi di studio reali ne confermano l'efficacia.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div id=\"e-n-tab-content-3480274302\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"code-scanning-evaluation\" data-tab-index=\"2\" style=\"--n-tabs-title-order: 2;\" class=\"elementor-element elementor-element-102f5cf2 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"102f5cf2\" data-element_type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2091fc35 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"2091fc35\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-20a4d496 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"20a4d496\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Scansione e valutazione dei codici<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b5b7f0c elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"b5b7f0c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2c82968c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2c82968c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>La scansione del codice esamina il codice sorgente per individuare vulnerabilit\u00e0, librerie insicure o pratiche di sicurezza inadeguate prima che possano essere sfruttate.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2696f42d elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2696f42d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Come AI cambia la scansione e la valutazione dei codici:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-34e6457 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"34e6457\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>AI accelera il rilevamento delle vulnerabilit\u00e0 evidenziando le funzioni non sicure e identificando i modelli di codifica a rischio appresi da exploit passati. Offre inoltre suggerimenti automatici per la correzione, supportando gli sviluppatori nella scrittura di codice pi\u00f9 sicuro e riducendo la finestra di opportunit\u00e0 per gli aggressori.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-1f8901c5 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1f8901c5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Prevenzione.<\/strong> Risolve i punti deboli prima che gli aggressori li scoprano.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-210bebc elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"210bebc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Preparazione.<\/strong> Rafforza la postura di sicurezza di base per la preparazione agli incidenti.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div data-dce-background-color=\"#FFFFFF\" class=\"elementor-element elementor-element-5de58f28 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"5de58f28\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-25204f5 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"25204f5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Caso evidenziato: Uso di LLM per la scansione del codice e lo sviluppo sicuro<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-59f93f5e elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"59f93f5e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Nel 2025, <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2504.20814\">Belozerov et al <\/a>hanno studiato come i modelli linguistici di grandi dimensioni possano supportare pratiche di codifica sicure. Il loro studio ha testato ChatGPT contro il dataset DevGPT, che conteneva codice reale di sviluppatori insieme a vulnerabilit\u00e0 note segnalate da scanner statici. Su 32 vulnerabilit\u00e0 confermate, ChatGPT ne ha individuate correttamente 18, suggerendo anche le correzioni per 17 di esse.<\/p><p>I risultati mostrano come AI sia in grado di ridurre l'impegno manuale nella revisione del codice, di contribuire al triage dei modelli di codifica a rischio e di fornire suggerimenti automatici per la correzione. Questo ha il potenziale per scalare le pratiche di codifica sicura e ridurre la finestra temporale in cui le vulnerabilit\u00e0 rimangono sfruttabili.<\/p><p>Allo stesso tempo, lo studio ha sottolineato importanti limiti: ChatGPT ha occasionalmente prodotto risultati troppo sicuri ma errati, ha introdotto nuovi difetti quando si \u00e8 tentato di correggerli ed \u00e8 stato meno affidabile dell'analisi statica o della revisione umana da parte di un esperto. Uno dei principali risultati di questo studio \u00e8 che l'AI pu\u00f2 essere un potente assistente nella valutazione del codice, ma solo se combinato con strumenti tradizionali e con un'adeguata supervisione.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bd5bc13 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"bd5bc13\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cfe9a09 elementor-widget elementor-widget-marcs-collapsible-content\" data-id=\"cfe9a09\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"marcs-collapsible-content.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-wrapper\" data-widget-id=\"cfe9a09\" data-default-state=\"closed\" data-animation-duration=\"300\">\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading-wrapper\">\n\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading\">\n\t\t\t\t\tUlteriori letture\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"marcs-collapsible-content-cfe9a09\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-closed\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-opened\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<!-- First nested container: Content Area -->\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-content-area elementor-element elementor-element-c151b76 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"c151b76\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t<!-- Second nested container: Collapsible Content -->\n\t\t\t<div id=\"marcs-collapsible-content-cfe9a09\" class=\"marcs-collapsible-content-wrapper marcs-collapsible-hidden elementor-element elementor-element-bdd0b76 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"bdd0b76\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ca347b6 elementor-align-start elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"ca347b6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Revisione automatica del codice <a href=\"https:\/\/www.researchgate.net\/publication\/394286736_A_Review_of_Applying_AI_for_Cybersecurity_Opportunities_Risks_and_Mitigation_Strategies\">\"Una revisione dell'applicazione dell'AI per la sicurezza informatica: Opportunit\u00e0, rischi e strategie di mitigazione\" (Ndibe &amp; Ufomba 2024).<\/a><br> Il documento mostra come l'AI e i modelli linguistici di grandi dimensioni possano supportare le revisioni automatiche del codice e le valutazioni delle vulnerabilit\u00e0, aiutando le organizzazioni a rilevare in modo proattivo i punti deboli nel codice sorgente e a ridurre i tempi di risposta. I risultati evidenziano anche rischi come il codice insicuro generato da AI, sottolineando la necessit\u00e0 di una supervisione umana e di quadri di governance.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Apprendimento profondo interpretabile per il rilevamento delle vulnerabilit\u00e0 <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1145\/3468264.3468597\">\"Rilevamento delle vulnerabilit\u00e0 con interpretazioni a grana fine\" (Li et al. 2021)<\/a><br> Questo articolo presenta IVDetect, un modello di deep learning che rileva le vulnerabilit\u00e0 nei codici e individua le specifiche dichiarazioni e dipendenze responsabili. IVDetect migliora l'accuratezza rispetto agli strumenti pi\u00f9 avanzati e fornisce spiegazioni a grana fine. I risultati mostrano un aumento sostanziale delle prestazioni di rilevamento e un'identificazione pi\u00f9 precisa del codice vulnerabile, a supporto dell'analisi automatizzata e della correzione da parte degli sviluppatori.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Rilevamento delle vulnerabilit\u00e0 del codice multilingue <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2508.11710\">\"Rilevamento delle vulnerabilit\u00e0 del codice in diversi linguaggi di programmazione con modelli AI\" (Humran &amp; Sonmez 2025)<\/a><br> Questo articolo analizza i modelli basati su trasformatori, tra cui CodeBERT e CodeLlama, per rilevare le vulnerabilit\u00e0 in diversi linguaggi di programmazione. Grazie alla messa a punto su diversi set di dati, i modelli catturano sia la sintassi che la semantica, raggiungendo un'accuratezza di 97%. Lo studio incorpora anche metodi di ensemble e AI spiegabili per ridurre i falsi positivi e migliorare la fiducia degli sviluppatori. Dimostra che i modelli AI possono superare gli analizzatori statici tradizionali in contesti multilingue, anche se rimangono delle sfide in termini di robustezza, precisione e prontezza di implementazione.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div id=\"e-n-tab-content-3480274303\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"data-summarisation\" data-tab-index=\"3\" style=\"--n-tabs-title-order: 3;\" class=\"elementor-element elementor-element-12cf6159 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"12cf6159\" data-element_type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4e4a8ee3 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"4e4a8ee3\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2ef820e7 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2ef820e7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Riassunto dei dati<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-17f46d3d elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"17f46d3d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-67670e0f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"67670e0f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>La sintesi dei dati condensa grandi volumi di dati tecnici (ad esempio, log, report e informazioni sulle minacce) in approfondimenti accessibili.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-167eb8ed elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"167eb8ed\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Come l'AI cambia la sintesi dei dati:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5a0a8def elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5a0a8def\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>AI riduce il sovraccarico cognitivo trasformando le informazioni grezze e non strutturate in informazioni utili. \u00c8 in grado di identificare modelli ricorrenti o anomalie in insiemi di dati frammentati. Pu\u00f2 anche generare report in linguaggio semplice per i non addetti ai lavori. AI rende quindi le informazioni pi\u00f9 facili da consumare, comunicare e utilizzare.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-34ec9b90 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"34ec9b90\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Preparazione.<\/strong> Aiuta a digerire le informazioni sulle minacce e a pianificare in modo pi\u00f9 efficace.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-26574200 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"26574200\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Risposta.<\/strong> Semplifica la consapevolezza della situazione in tempo reale.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-1bf0296c elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1bf0296c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Recupero.<\/strong> Produce sintesi e relazioni sulle lezioni apprese.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div data-dce-background-color=\"#FFFFFF\" class=\"elementor-element elementor-element-5d710aca e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"5d710aca\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-730d8f43 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"730d8f43\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Caso evidenziato: AI per la sintesi dei log e la consapevolezza della situazione<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-237f8832 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"237f8832\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Nel 2024, <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2403.17160\">Balasubramanian et al <\/a>ha presentato CYGENT, un agente conversazionale basato su GPT-3 in grado di analizzare e riassumere i log di sistema. Invece di richiedere agli analisti di passare al setaccio migliaia di voci di registro grezze, CYGENT le condensa in brevi risultati leggibili dall'uomo che evidenziano gli eventi chiave e le anomalie.<\/p><p>Nelle valutazioni, CYGENT ha superato altri modelli linguistici di grandi dimensioni nella produzione di riassunti chiari e praticabili. Il sistema ha ridotto il sovraccarico cognitivo, ha supportato la consapevolezza della situazione durante gli incidenti dal vivo e ha permesso di prendere decisioni pi\u00f9 rapide.<\/p><p>Questo caso illustra come AI possa trasformare dati tecnici grezzi in informazioni accessibili. Rendendo i registri pi\u00f9 facili da interpretare, aiuta i difensori a prepararsi in modo pi\u00f9 efficace, a rispondere pi\u00f9 rapidamente e a recuperare con una documentazione migliore dopo gli incidenti.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-642d19a e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"642d19a\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-615af78 elementor-widget elementor-widget-marcs-collapsible-content\" data-id=\"615af78\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"marcs-collapsible-content.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-wrapper\" data-widget-id=\"615af78\" data-default-state=\"closed\" data-animation-duration=\"300\">\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading-wrapper\">\n\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading\">\n\t\t\t\t\tUlteriori letture\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"marcs-collapsible-content-615af78\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-closed\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-opened\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<!-- First nested container: Content Area -->\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-content-area elementor-element elementor-element-d3b225a e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"d3b225a\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t<!-- Second nested container: Collapsible Content -->\n\t\t\t<div id=\"marcs-collapsible-content-615af78\" class=\"marcs-collapsible-content-wrapper marcs-collapsible-hidden elementor-element elementor-element-203b012 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"203b012\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-06f217f elementor-align-start elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"06f217f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Set di dati di sintesi CTI - <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2408.06576\">\"CTISum: A New Benchmark Dataset for Cyber Threat Intelligence Summarisation\" (Peng et al. 2024).<\/a><br> Il documento presenta CTISum, un set di dati per la sintesi dei rapporti di intelligence sulle minacce informatiche (CTI), che consente di sintetizzare rapporti di intelligence complessi per aiutare i difensori a pianificare e catturare le lezioni apprese in modo pi\u00f9 efficace.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Estrazione TTP - <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1145\/3696427\">\"TTPXHunter: Actionable Threat Intelligence Extraction as TTPs from Finished Cyber Threat Reports\" (Rani et al. 2024)<\/a> <br> Il documento propone TTPXHunter, uno strumento basato su NLP che estrae le tattiche, le tecniche e le procedure (TTP) degli aggressori dai rapporti sulle minacce per comprenderne il modus operandi, trasformando l'intelligence non strutturata in sintesi strutturate e fruibili.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">NLP per l'analisi degli incidenti - <a href=\"https:\/\/www.researchgate.net\/publication\/382917950_Natural_Language_Processing_for_Cybersecurity_Incident_Analysis\">\"Elaborazione del linguaggio naturale per l'analisi degli incidenti di sicurezza informatica\" (Ogundairo &amp; Broklyn, 2024)<\/a> <br>Il documento esamina le applicazioni NLP per l'analisi di fonti di dati non strutturati, con tecniche NLP (ad esempio, riconoscimento di entit\u00e0, analisi del sentiment, riassunto, triage basato su chatbot). Il documento rileva che l'NLP pu\u00f2 automatizzare la segnalazione degli incidenti e le sintesi delle informazioni sulle minacce, riducendo i tempi di risposta e migliorando la documentazione post-incidente.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div id=\"e-n-tab-content-3480274304\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"data-classification\" data-tab-index=\"4\" style=\"--n-tabs-title-order: 4;\" class=\"elementor-element elementor-element-2dfdf682 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"2dfdf682\" data-element_type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-62a0ac0c e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"62a0ac0c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-74348399 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"74348399\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Classificazione dei dati<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cd12159 elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"cd12159\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5451aafa elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5451aafa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>La classificazione dei dati organizza le informazioni in base alla loro sensibilit\u00e0 o ai requisiti di conformit\u00e0, garantendo che le risorse critiche ricevano una protezione adeguata.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5f91a7d0 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5f91a7d0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Come l'AI cambia la classificazione dei dati:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2ab2deb0 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2ab2deb0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>AI utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale per etichettare automaticamente i contenuti sensibili e rilevare i dati mal classificati o esposti su scala.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-3e7eb85f elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3e7eb85f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Prevenzione.<\/strong> Riduce l'esposizione accidentale di dati sensibili.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-295f104a elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"295f104a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Preparazione.<\/strong> Supporta la conformit\u00e0.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div data-dce-background-color=\"#FFFFFF\" class=\"elementor-element elementor-element-1946bb24 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"1946bb24\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-19abb30e elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"19abb30e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Caso in evidenza: AI per la classificazione dei dati sensibili<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-71ff510c elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"71ff510c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Nel 2024, <a href=\"https:\/\/ceur-ws.org\/Vol-3643\/paper3.pdf\">De Renzis e altri <\/a>ha studiato come i modelli linguistici di grandi dimensioni possano essere utilizzati per migliorare la classificazione delle informazioni sensibili. Una sfida centrale in questo settore \u00e8 che non sempre si possono usare dati personali reali per l'addestramento, a causa dei rischi per la privacy. Gli autori hanno proposto di generare dati di addestramento sintetici che riflettono comunque i modelli di categorie sensibili, come la salute, la politica o la religione.<\/p><p>Il loro approccio ha permesso di addestrare classificatori accurati senza esporre i dati reali degli utenti, dimostrando come AI possa aiutare le organizzazioni a conformarsi a normative come il GDPR, aumentando al contempo la loro capacit\u00e0 di rilevare e proteggere le informazioni sensibili. Questo caso illustra come AI rafforzi sia la prevenzione (riducendo l'esposizione accidentale dei dati) che la preparazione (supportando i quadri di conformit\u00e0). Allo stesso tempo, sottolinea l'importanza della governance e della convalida per garantire che i dati sintetici e i modelli risultanti rimangano rappresentativi e affidabili.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0f80863 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"0f80863\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-aca4f78 elementor-widget elementor-widget-marcs-collapsible-content\" data-id=\"aca4f78\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"marcs-collapsible-content.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-wrapper\" data-widget-id=\"aca4f78\" data-default-state=\"closed\" data-animation-duration=\"300\">\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading-wrapper\">\n\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading\">\n\t\t\t\t\tUlteriori letture\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"marcs-collapsible-content-aca4f78\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-closed\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-opened\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<!-- First nested container: Content Area -->\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-content-area elementor-element elementor-element-4b66049 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"4b66049\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t<!-- Second nested container: Collapsible Content -->\n\t\t\t<div id=\"marcs-collapsible-content-aca4f78\" class=\"marcs-collapsible-content-wrapper marcs-collapsible-hidden elementor-element elementor-element-f8c541c e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"f8c541c\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-add1303 elementor-align-start elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"add1303\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Etichettatura delle categorie GDPR basata su trasformatori <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.3390\/fi14080228\">\"Rilevamento automatico di dati sensibili mediante classificatori basati su trasformatori\" (Petrolini et al. 2022)<\/a><br> Questo studio applica i modelli AI per contrassegnare automaticamente testi sensibili, che coprono aree come politica, salute, religione e sessualit\u00e0, all'interno di grandi raccolte di documenti. Dimostra che gli approcci basati sui trasformatori possono classificare in modo affidabile tali dati, supportando la conformit\u00e0 al GDPR e consentendo un'etichettatura automatizzata su larga scala per una classificazione dei dati orientata alla conformit\u00e0.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Analisi semantica per l'individuazione automatica di dati sensibili <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1186\/s42400-018-0011-x\">\"Identificazione automatizzata di dati sensibili da specifiche implicite dell'utente (S3)\" (Yang &amp; Liang 2018)<\/a><br> Questo articolo presenta S3, un sistema che identifica i dati sensibili nelle app mobili analizzando la semantica anzich\u00e9 basarsi sulle parole chiave. Apprendendo le preferenze degli utenti in materia di privacy, il sistema raggiunge un'accuratezza maggiore rispetto agli strumenti tradizionali, illustrando come AI possa adattare la classificazione dei dati ai contesti del mondo reale. Lo studio sottolinea che la sensibilit\u00e0 delle informazioni dipende sia dal contesto dell'applicazione che dalle preferenze dell'utente e che una protezione efficace nell'era del cloud richiede innanzitutto la capacit\u00e0 di identificare tali dati.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div id=\"e-n-tab-content-3480274305\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"anomaly-detection\" data-tab-index=\"5\" style=\"--n-tabs-title-order: 5;\" class=\"elementor-element elementor-element-7fb93d02 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"7fb93d02\" data-element_type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-56c6ec e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"56c6ec\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7c5d609 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7c5d609\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Rilevamento delle anomalie degli endpoint o della rete<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3c77575e elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"3c77575e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-172e19ac elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"172e19ac\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Il rilevamento delle anomalie monitora gli endpoint e il traffico di rete alla ricerca di comportamenti insoliti che potrebbero indicare una compromissione.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7e03e927 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7e03e927\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Come l'AI cambia il rilevamento delle anomalie degli endpoint e della rete:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6e110dcd elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6e110dcd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>AI apprende l'aspetto dell'attivit\u00e0 normale e segnala le deviazioni che potrebbero segnalare un'attivit\u00e0 dannosa. A differenza dei sistemi basati sulle firme, \u00e8 in grado di rilevare intrusioni pi\u00f9 sottili che sfuggono al rilevamento tradizionale. AI consente una risposta pi\u00f9 rapida ed efficace agli incidenti, dando priorit\u00e0 agli avvisi e riducendo i falsi positivi.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-6eb78ef2 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6eb78ef2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Preparazione.<\/strong> Stabilisce le linee di base della normale attivit\u00e0.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-148acc6f elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"148acc6f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Risposta.<\/strong> Rileva le anomalie in tempo reale per segnalare e contenere gli attacchi.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div data-dce-background-color=\"#FFFFFF\" class=\"elementor-element elementor-element-5c840e71 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"5c840e71\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-51f8235b elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"51f8235b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Caso evidenziato: Utilizzo di AI per il rilevamento delle anomalie nei sistemi critici<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3f3c9d31 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3f3c9d31\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Nel 2024, <a href=\"https:\/\/www.researchgate.net\/publication\/386080149_AI-Driven_Anomaly_Detection_for_Proactive_Cybersecurity_and_Data_Breach_Prevention\">Nwoye e Nwagwughiagwu<\/a> ha esaminato come il rilevamento delle anomalie guidato da AI possa migliorare la difesa informatica di endpoint e reti. Utilizzando modelli di apprendimento automatico addestrati su modelli normali di comportamento del sistema e del traffico di rete, il loro approccio ha permesso di identificare deviazioni sottili che i sistemi tradizionali basati sulle firme non avrebbero notato, compresi ad esempio i primi segnali di minacce interne e di violazioni dei dati.<\/p><p>Lo studio ha presentato esempi di casi provenienti da settori critici, dimostrando che il rilevamento delle anomalie abilitato da AI ha ridotto i tempi di risposta e ha contribuito a mantenere la continuit\u00e0 operativa segnalando attivit\u00e0 sospette prima che causassero gravi danni. Gli autori hanno anche riconosciuto le sfide, tra cui i falsi positivi e la necessit\u00e0 di trasparenza nei complessi modelli AI. Questo caso dimostra come l'AI contribuisca sia alla preparazione (stabilendo linee di base dell'attivit\u00e0 normale) sia alla risposta (rilevando e dando priorit\u00e0 alle anomalie in tempo reale).<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0b4e166 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"0b4e166\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e613577 elementor-widget elementor-widget-marcs-collapsible-content\" data-id=\"e613577\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"marcs-collapsible-content.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-wrapper\" data-widget-id=\"e613577\" data-default-state=\"closed\" data-animation-duration=\"300\">\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading-wrapper\">\n\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading\">\n\t\t\t\t\tUlteriori letture\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"marcs-collapsible-content-e613577\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-closed\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-opened\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<!-- First nested container: Content Area -->\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-content-area elementor-element elementor-element-d32e1e7 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"d32e1e7\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t<!-- Second nested container: Collapsible Content -->\n\t\t\t<div id=\"marcs-collapsible-content-e613577\" class=\"marcs-collapsible-content-wrapper marcs-collapsible-hidden elementor-element elementor-element-9f0a795 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"9f0a795\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7d8c8a6 elementor-align-start elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"7d8c8a6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Rilevamento delle anomalie basato su GAN <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2009.07769\">\"TadGAN: Rilevamento di anomalie nelle serie temporali mediante reti avversarie generative\" (Geiger et al. 2020)<\/a><br> Questo lavoro presenta TadGAN, un framework non supervisionato che applica le GAN ciclo-consistenti per rilevare le anomalie nei dati delle serie temporali. Combinando gli errori di ricostruzione con gli output critici, TadGAN genera punteggi di anomalia affidabili e riduce i falsi positivi. Testato su 11 set di dati di riferimento provenienti da domini, ha costantemente superato i metodi pi\u00f9 avanzati. Lo studio mostra come le GAN possano migliorare il rilevamento di sottili anomalie temporali in diversi sistemi del mondo reale.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Apprendimento automatico per il rilevamento delle anomalie dell'infrastruttura <a href=\"https:\/\/dl.gi.de\/handle\/20.500.12116\/45143\">\"AI Defenders: Machine Learning Driven Anomaly Detection in Critical Infrastructures\" (Nebebe et al. 2024).<\/a><br> Questo articolo confronta i modelli di apprendimento automatico per il rilevamento di anomalie nelle infrastrutture critiche, utilizzando dati di serie temporali provenienti da un simulatore di sistemi idraulici. Distingue le anomalie puntuali (singoli outlier) dalle anomalie contestuali (deviazioni evidenti solo nel contesto) e confronta modelli semplici e interpretabili (ad esempio, regressione logistica, alberi decisionali) con modelli black-box pi\u00f9 complessi su serie di dati coerenti. L'obiettivo \u00e8 quello di valutare quali siano i metodi pi\u00f9 efficaci in contesti industriali reali. Il documento sottolinea che, mentre i modelli complessi possono produrre tassi di rilevamento pi\u00f9 elevati, i metodi pi\u00f9 semplici offrono comunque vantaggi in termini di interpretabilit\u00e0 e robustezza in domini infrastrutturali sensibili.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div id=\"e-n-tab-content-3480274306\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"writing-analysis\" data-tab-index=\"6\" style=\"--n-tabs-title-order: 6;\" class=\"elementor-element elementor-element-33781d37 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"33781d37\" data-element_type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6ad48c1c e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"6ad48c1c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2c54d1e2 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2c54d1e2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Compiti generali di scrittura e di raccolta\/analisi dei dati<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-54ba2073 elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"54ba2073\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6dde1cb5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6dde1cb5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Le operazioni difensive comportano anche un'intensa attivit\u00e0 di scrittura, ricerca e analisi dei dati per documentare gli incidenti, informare le decisioni e formare il personale.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-26c766a elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"26c766a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Come l'AI modifica i compiti generali di scrittura e di raccolta o analisi dei dati:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-47ba4100 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"47ba4100\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>AI pu\u00f2 redigere rapporti, politiche e briefing sugli incidenti, alleggerendo il carico amministrativo degli analisti. Pu\u00f2 automatizzare la raccolta di intelligence da fonti aperte per le esercitazioni, consentendo a studenti e professionisti di concentrarsi su analisi e strategie di livello superiore invece che su compiti ripetitivi.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-26aaf561 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"26aaf561\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Risposta.<\/strong> Supporta la segnalazione rapida e la consapevolezza della situazione.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-7a2e16cd elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7a2e16cd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Recupero.<\/strong> Consente una documentazione completa dopo l'incidente e le lezioni apprese.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div data-dce-background-color=\"#FFFFFF\" class=\"elementor-element elementor-element-34606624 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"34606624\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-17bd8f8a elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"17bd8f8a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Caso in evidenza: Raccolta automatica di informazioni e reportistica<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-36065180 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"36065180\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Nel 2024, <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2212.10388\">Gao et al<\/a>\u00a0ha presentato ThreatKG, un sistema alimentato da AI che raccoglie automaticamente informazioni sulle minacce informatiche da fonti aperte, estrae entit\u00e0 chiave come attori e vulnerabilit\u00e0 e le organizza in un grafico di conoscenza strutturato. Invece di far leggere manualmente agli analisti rapporti lunghi e non strutturati, il sistema fornisce una panoramica consolidata e ricercabile. Ci\u00f2 riduce l'onere amministrativo delle operazioni difensive, supporta una pi\u00f9 rapida produzione di briefing sugli incidenti e migliora la consapevolezza della situazione durante le minacce attive. Trasformando informazioni frammentate in approfondimenti accessibili, ThreatKG consente al personale di dedicare pi\u00f9 tempo all'interpretazione e al processo decisionale. Lo studio illustra come l'AI possa rimodellare il lavoro difensivo quotidiano rendendo la raccolta di informazioni pi\u00f9 efficiente e fruibile, evidenziando al contempo la necessit\u00e0 di una supervisione per garantire accuratezza e rilevanza.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bb66e34 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"bb66e34\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-37d3cdd elementor-widget elementor-widget-marcs-collapsible-content\" data-id=\"37d3cdd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"marcs-collapsible-content.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-wrapper\" data-widget-id=\"37d3cdd\" data-default-state=\"closed\" data-animation-duration=\"300\">\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading-wrapper\">\n\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading\">\n\t\t\t\t\tUlteriori letture\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"marcs-collapsible-content-37d3cdd\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-closed\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-opened\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<!-- First nested container: Content Area -->\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-content-area elementor-element elementor-element-0da8550 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"0da8550\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t<!-- Second nested container: Collapsible Content -->\n\t\t\t<div id=\"marcs-collapsible-content-37d3cdd\" class=\"marcs-collapsible-content-wrapper marcs-collapsible-hidden elementor-element elementor-element-3017d61 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"3017d61\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0422b87 elementor-align-start elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"0422b87\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Governance, implicazioni etiche, legali e sociali dell'AI nell'OSINT. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1007\/s00146-023-01628-x\">\"Open Source Intelligence e AI: una revisione sistematica\" (Ghioni et al. 2023)<\/a><br> L'articolo esamina 571 studi sull'AI nell'OSINT, sull'uso dell'AI nell'open-source intelligence (OSINT), esaminandone la governance, le implicazioni etiche, legali e sociali. La revisione rileva che l'AI ha ampliato le capacit\u00e0 dell'OSINT attraverso l'apprendimento automatico, il data mining e la visual forensics, ma ha anche sollevato preoccupazioni pressanti in materia di privacy, responsabilit\u00e0, pregiudizi e uso improprio. Gli autori evidenziano le lacune in termini di regolamentazione, supervisione e trasparenza, chiedendo di rafforzare i quadri normativi per garantire che l'OSINT alimentata da AI supporti le operazioni di intelligence senza minare i diritti, la fiducia o la responsabilit\u00e0 democratica.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Generazione automatica di rapporti - <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2310.02655\">\"AGIR: automatizzare la segnalazione di intelligence sulle minacce informatiche con la generazione di linguaggio naturale\" (Perrina et al. 2023)<\/a><br> L'articolo presenta AGIR, un sistema di generazione di linguaggio naturale che crea rapporti CTI completi a partire da grafici di entit\u00e0 formali. AGIR riduce il tempo di scrittura dei rapporti di oltre 40% mantenendo un'elevata accuratezza e fluidit\u00e0, dimostrando come AI possa automatizzare le attivit\u00e0 di redazione e analisi dei rapporti, liberando gli analisti per concentrarsi sull'interpretazione e sulla strategia di livello superiore.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div id=\"e-n-tab-content-3480274307\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"synthetic-data\" data-tab-index=\"7\" style=\"--n-tabs-title-order: 7;\" class=\"elementor-element elementor-element-7af9ec0d e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"7af9ec0d\" data-element_type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4261140f e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"4261140f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4d77b34d elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4d77b34d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Generazione di dati sintetici<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-59cd38ee elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"59cd38ee\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2ef7c049 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2ef7c049\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>La generazione di dati sintetici crea insiemi di dati artificiali per l'addestramento, il test o la simulazione senza esporre informazioni sensibili del mondo reale.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4bc6fa61 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4bc6fa61\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Come cambia l'AI nella generazione di dati sintetici:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4ba9ff81 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4ba9ff81\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>AI \u00e8 in grado di produrre campioni realistici di traffico di rete o di malware da utilizzare in laboratorio, di colmare le lacune laddove i dati del mondo reale non sono disponibili e di salvaguardare la privacy consentendo la sperimentazione. Questo aiuta gli educatori e i difensori a prepararsi a incidenti reali senza rischiare l'esposizione di dati sensibili.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-343df702 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"343df702\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Prevenzione.<\/strong> Consente una sperimentazione sicura senza esporre informazioni sensibili.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-19ff8cba elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"19ff8cba\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Preparazione.<\/strong> Supporta la formazione e la simulazione con insiemi di dati realistici.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-60acc920 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"60acc920\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Recupero.<\/strong> Ricrea scenari di attacco per i test e i miglioramenti successivi agli incidenti.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div data-dce-background-color=\"#FFFFFF\" class=\"elementor-element elementor-element-39cad407 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"39cad407\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-76c7b1c5 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"76c7b1c5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Caso evidenziato: Uso delle GAN per produrre dati di formazione sicuri e realistici<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-732dcaf8 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"732dcaf8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Nel 2022, <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1109\/GLOBECOM48099.2022.10001494\">Nukavarapu et al<\/a>\u00a0ha sviluppato MirageNet, un framework che utilizza reti avversarie generative (GAN) per creare traffico di rete sintetico e realistico. Il sistema \u00e8 in grado di replicare schemi di traffico DNS e di altri protocolli in modo da assomigliare molto ai dati del mondo reale, ma senza esporre informazioni sensibili provenienti da reti reali.<\/p><p>Questa innovazione \u00e8 importante perch\u00e9 i difensori e gli educatori hanno spesso bisogno di dati realistici per la formazione, i test e la sperimentazione, ma non possono sempre utilizzare il traffico operativo per motivi di privacy o di sicurezza. MirageNet consente simulazioni sicure che preparano gli analisti ad attacchi reali, evitando al contempo i rischi di divulgazione. L'uso di AI, e in questo caso di GAN, consente una sperimentazione pi\u00f9 sicura e scalabile. Allo stesso tempo, rimane importante convalidare che i dati sintetici riflettano realmente le condizioni operative reali, garantendo che la formazione e i test rimangano affidabili.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9868e72 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"9868e72\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b8a7925 elementor-widget elementor-widget-marcs-collapsible-content\" data-id=\"b8a7925\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"marcs-collapsible-content.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-wrapper\" data-widget-id=\"b8a7925\" data-default-state=\"closed\" data-animation-duration=\"300\">\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading-wrapper\">\n\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading\">\n\t\t\t\t\tUlteriori letture\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"marcs-collapsible-content-b8a7925\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-closed\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-opened\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<!-- First nested container: Content Area -->\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-content-area elementor-element elementor-element-30299e2 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"30299e2\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t<!-- Second nested container: Collapsible Content -->\n\t\t\t<div id=\"marcs-collapsible-content-b8a7925\" class=\"marcs-collapsible-content-wrapper marcs-collapsible-hidden elementor-element elementor-element-20cb3f5 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"20cb3f5\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5c30809 elementor-align-start elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"5c30809\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Apprendimento profondo per la modellazione del traffico di rete sintetico <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2009.12740\">\"STAN: Generazione di traffico di rete sintetico con modelli neurali generativi\" (Xu et al. 2021)<\/a><br> L'articolo presenta STAN (Synthetic network Traffic generation with Autoregressive Neural models), un'architettura neurale che modella le dipendenze temporali e di attributo nel traffico di rete per generare set di dati realistici. I risultati dimostrano che i modelli di rilevamento delle anomalie addestrati sul traffico sintetico di STAN hanno raggiunto un'accuratezza quasi paragonabile a quelli addestrati sui dati reali, dimostrando come il deep learning consenta di ottenere set di dati sintetici di alta qualit\u00e0 per l'addestramento e la simulazione della preparazione, preservando la privacy.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Valutazione dei metodi di generazione del traffico sintetico - <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2410.16326\">\"Generazione di dati sintetici sul traffico di rete: A Comparative Study\" (Ammara et al., 2025)<\/a><br> Lo studio valuta dodici metodi per la generazione di traffico sintetico, tra cui approcci statistici, classici AI e generativi AI, utilizzando set di dati standard. I risultati mostrano che i modelli basati su GAN forniscono una fedelt\u00e0 e un'utilit\u00e0 superiori, mentre i metodi statistici mantengono l'equilibrio tra le classi ma mancano di complessit\u00e0 strutturale.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div id=\"e-n-tab-content-3480274308\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"iam\" data-tab-index=\"8\" style=\"--n-tabs-title-order: 8;\" class=\"elementor-element elementor-element-7f370106 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"7f370106\" data-element_type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e8f1698 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"e8f1698\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7911b5d1 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7911b5d1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Gestione dell'identit\u00e0 e dell'accesso (IAM)<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5c35df68 elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"5c35df68\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-693ad18 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"693ad18\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>La gestione dell'identit\u00e0 e degli accessi (IAM) garantisce che solo gli utenti autorizzati abbiano accesso ai sistemi e alle risorse.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-78f251a0 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"78f251a0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Come l'AI cambia la gestione delle identit\u00e0 e degli accessi:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-68fc5b4c elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"68fc5b4c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>AI rafforza l'IAM rilevando modelli di login anomali che possono segnalare un uso improprio delle credenziali, consigliando criteri di autenticazione adattivi e automatizzando i controlli di routine. Durante gli incidenti, pu\u00f2 segnalare rapidamente gli account compromessi e attivare controlli pi\u00f9 severi per contenere le minacce.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-5936f6e0 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5936f6e0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Prevenzione.<\/strong> Garantisce un'autenticazione pi\u00f9 forte e riduce gli accessi non autorizzati.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-7728f889 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7728f889\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Risposta.<\/strong> Si adatta in tempo reale in caso di sospetto abuso di credenziali.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div data-dce-background-color=\"#FFFFFF\" class=\"elementor-element elementor-element-355ae3a8 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"355ae3a8\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-267ae09c elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"267ae09c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Caso evidenziato: Rilevamento di accessi insoliti e inappropriati<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5f6a7b86 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5f6a7b86\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Nel 2024, <a href=\"https:\/\/www.diva-portal.org\/smash\/get\/diva2:1943652\/FULLTEXT02.pdf\">Vendita<\/a> ha condotto uno studio proof-of-concept sull'applicazione dell'AI ai sistemi IAM. Integrando un modello di rilevamento delle anomalie in una piattaforma IAM, il sistema \u00e8 stato in grado di segnalare comportamenti di login insoliti e privilegi di accesso inappropriati. Questo approccio consente alle organizzazioni di rilevare pi\u00f9 rapidamente gli account compromessi o l'uso improprio da parte di insider e di adattare dinamicamente le politiche di autenticazione quando vengono rilevati i rischi. Lo studio ha riscontrato chiari guadagni in termini di efficienza, pur sottolineando la continua necessit\u00e0 di una supervisione umana per interpretare le anomalie segnalate ed evitare inutili interruzioni. L'AI consente quindi di rafforzare il controllo degli accessi quotidiano e pu\u00f2 trasformare l'IAM in una linea di difesa pi\u00f9 adattiva e proattiva.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-985150d e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"985150d\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7a63260 elementor-widget elementor-widget-marcs-collapsible-content\" data-id=\"7a63260\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"marcs-collapsible-content.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-wrapper\" data-widget-id=\"7a63260\" data-default-state=\"closed\" data-animation-duration=\"300\">\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading-wrapper\">\n\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading\">\n\t\t\t\t\tUlteriori letture\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"marcs-collapsible-content-7a63260\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-closed\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-opened\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<!-- First nested container: Content Area -->\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-content-area elementor-element elementor-element-bb2356b e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"bb2356b\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t<!-- Second nested container: Collapsible Content -->\n\t\t\t<div id=\"marcs-collapsible-content-7a63260\" class=\"marcs-collapsible-content-wrapper marcs-collapsible-hidden elementor-element elementor-element-7e76bf7 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"7e76bf7\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bcb67cf elementor-align-start elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"bcb67cf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Audit delle infrastrutture critiche <a href=\"https:\/\/www.researchgate.net\/publication\/390929423_AI-Powered_IAM_Audit_for_Anomaly_Detection_in_Critical_Infrastructure\">\"Audit IAM alimentato da AI per il rilevamento di anomalie nelle infrastrutture critiche\" (Rodriguez et al. 2025)<\/a><br> L'articolo propone un framework di audit IAM alimentato da AI che combina l'ingegneria delle caratteristiche, il rilevamento delle anomalie non supervisionato e la classificazione supervisionata per analizzare i log IAM. Su un set di dati sintetico modellato su infrastrutture critiche, il sistema ha raggiunto un tasso di rilevamento di 92% con un tasso di falsi positivi inferiore a 3%. I risultati dimostrano come l'AI migliori l'auditing dei registri IAM, consentendo di rilevare in modo proattivo le minacce interne e le sottili anomalie di accesso che spesso sfuggono ai metodi tradizionali.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div id=\"e-n-tab-content-3480274309\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"log-analysis\" data-tab-index=\"9\" style=\"--n-tabs-title-order: 9;\" class=\"elementor-element elementor-element-4da48b90 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"4da48b90\" data-element_type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f78d023 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"f78d023\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-379f2404 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"379f2404\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Analisi dei log<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-63586dde elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"63586dde\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-601ab045 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"601ab045\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>L'analisi dei log esamina i log di sistema e di sicurezza per rilevare, indagare e comprendere gli incidenti.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-140b6275 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"140b6275\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Come AI cambia l'analisi dei log:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1787a6dd elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1787a6dd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>AI \u00e8 in grado di elaborare volumi enormi di registri in tempo reale, di evidenziare sequenze insolite di eventi e di generare riepiloghi concisi. Questo migliora il rilevamento e consente di accelerare l'insegnamento e le simulazioni di incidenti.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-11c22472 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"11c22472\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Preparazione.<\/strong> Stabilisce le linee di base e identifica i potenziali punti deboli.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-40785102 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"40785102\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Risposta.<\/strong> Accelera le indagini e supporta la gestione degli incidenti in tempo reale.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-63b0357a elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"63b0357a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Recupero.<\/strong> Informare le revisioni e i rapporti successivi agli incidenti.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div data-dce-background-color=\"#FFFFFF\" class=\"elementor-element elementor-element-4c6b8e09 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"4c6b8e09\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1a67221 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1a67221\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Caso evidenziato: Agenti AI per l'analisi dei log e la scoperta di modelli di minacce<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-64fcf552 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"64fcf552\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Nel 2025, <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2509.05306\">Karaarslan et al<\/a>\u00a0ha esaminato come gli agenti AI possano supportare l'analisi degli ampi log generati dalle honeypots Cowrie. Le honeypots imitano deliberatamente sistemi vulnerabili per attirare gli aggressori, ma il risultato \u00e8 un volume schiacciante di dati grezzi che \u00e8 difficile da interpretare per gli analisti umani.<\/p><p>I ricercatori hanno dimostrato che gli agenti AI sono in grado di analizzare e sintetizzare automaticamente questi registri, estraendo i modelli di attacco ricorrenti e generando rapporti concisi. Questa automazione riduce l'impegno manuale, migliora la consapevolezza della situazione e consente ai difensori di individuare le tendenze e di adeguare pi\u00f9 rapidamente le misure di sicurezza. Lo studio illustra come l'AI possa trasformare insiemi di dati ingestibili in intelligence utilizzabile, sottolineando al contempo la necessit\u00e0 di convalidare attentamente i risultati per evitare che tattiche avversarie in evoluzione o ingannevoli vengano lette in modo errato.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7fab8e0 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"7fab8e0\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b71c24a elementor-widget elementor-widget-marcs-collapsible-content\" data-id=\"b71c24a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"marcs-collapsible-content.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-wrapper\" data-widget-id=\"b71c24a\" data-default-state=\"closed\" data-animation-duration=\"300\">\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading-wrapper\">\n\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading\">\n\t\t\t\t\tUlteriori letture\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"marcs-collapsible-content-b71c24a\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-closed\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-opened\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<!-- First nested container: Content Area -->\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-content-area elementor-element elementor-element-28fdb7c e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"28fdb7c\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t<!-- Second nested container: Collapsible Content -->\n\t\t\t<div id=\"marcs-collapsible-content-b71c24a\" class=\"marcs-collapsible-content-wrapper marcs-collapsible-hidden elementor-element elementor-element-04be5b3 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"04be5b3\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-77987ab elementor-align-start elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"77987ab\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Analisi auto-supervisionata dei log - <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2203.10960\">\"Analisi dei registri guidata da AI mediante costrutti di trasformatori\" (Pan 2023)<\/a><br> Questo studio esplora il modo in cui AI pu\u00f2 supportare l'analisi dei registri per il rilevamento e l'investigazione degli incidenti. Utilizzando un modello Transformer addestrato sulle normali voci di registro, l'approccio applica l'aumento dei registri per l'apprendimento auto-supervisionato delle caratteristiche e quindi perfeziona il modello con l'apprendimento di rinforzo su un piccolo set di dati etichettati. I risultati indicano che questo metodo \u00e8 in grado di superare le sfide poste dall'eterogeneit\u00e0 delle fonti di log e dalla scarsit\u00e0 di dati etichettati, dimostrando di essere promettente per un impiego pratico e reale nelle operazioni di cybersecurity.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Analisi dei log basata sull'apprendimento profondo per il rilevamento delle intrusioni -. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.cose.2024.104222\">\"Classificazione dei registri degli eventi di cyberattacco utilizzando il deep learning con l'analisi delle caratteristiche semantiche\" (Alzu'bi et al. 2025)<\/a><br> Questo studio propone un framework basato sul deep learning che utilizza la vettorizzazione semantica e le incorporazioni BERT per analizzare i registri degli eventi per il rilevamento delle intrusioni. Grazie alla categorizzazione dei registri in base agli eventi e ai tipi di attacco con AI spiegabili, l'approccio migliora l'accuratezza del rilevamento, ottenendo oltre 99% di richiamo e precisione, e supera i modelli esistenti.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div id=\"e-n-tab-content-34802743010\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"malware-analysis\" data-tab-index=\"10\" style=\"--n-tabs-title-order: 10;\" class=\"elementor-element elementor-element-32dcb80 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"32dcb80\" data-element_type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7e5cf53 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"7e5cf53\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-77b57bdc elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"77b57bdc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Analisi del malware<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6d506f51 elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"6d506f51\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1f9b5cc2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1f9b5cc2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>L'analisi del malware studia il software dannoso per comprenderne il comportamento, l'origine e il potenziale impatto.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-307d8179 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"307d8179\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Come AI cambia l'analisi del malware:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-23226461 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"23226461\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>AI accelera la classificazione identificando le somiglianze di codice tra le varie famiglie di malware e generando spiegazioni sull'esecuzione della sandbox. Aiuta gli analisti a comprendere rapidamente il funzionamento del malware, favorendo una risposta pi\u00f9 rapida e mitigazioni pi\u00f9 efficaci.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-62f12026 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"62f12026\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Risposta.<\/strong> Accelera l'identificazione e il contenimento delle minacce informatiche.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-65714625 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"65714625\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Recupero.<\/strong> Contribuisce alla creazione di conoscenze per le difese future.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div data-dce-background-color=\"#FFFFFF\" class=\"elementor-element elementor-element-742eb9 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"742eb9\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-78a4ba6 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"78a4ba6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Caso evidenziato: Disassemblaggio del malware assistito da AI<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1d945268 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1d945268\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Nel 2025, <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2504.07574\">Apvrille e Nakov<\/a> ha valutato R2AI, un plugin AI per il disassemblatore Radare2, su recenti campioni di malware Linux e IoT. Il sistema integra gli LLM nel processo di reverse engineering, aiutando gli analisti a decompilare le funzioni, rinominare le variabili e identificare i comportamenti sospetti. Lo studio ha dimostrato che l'assistenza di AI \u00e8 in grado di ridurre i tempi di analisi da diversi giorni a circa la met\u00e0, mantenendo una qualit\u00e0 uguale o migliore rispetto all'analisi condotta solo da un uomo. Ad esempio, nel caso del malware Linux\/Devura, l'AI ha dedotto correttamente i formati degli argomenti che gli analisti umani non avevano notato. Rimangono tuttavia dei limiti: i modelli producono occasionalmente allucinazioni, esagerazioni o omissioni e richiedono una costante convalida da parte di esperti qualificati. I risultati suggeriscono che il disassemblaggio assistito dall'AI \u00e8 pi\u00f9 efficace come moltiplicatore di forze, accelerando il triage e scoprendo pi\u00f9 rapidamente i dettagli, pur facendo affidamento sulla supervisione umana per garantire l'accuratezza ed evitare interpretazioni errate.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-671714c e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"671714c\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ea4d306 elementor-widget elementor-widget-marcs-collapsible-content\" data-id=\"ea4d306\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"marcs-collapsible-content.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-wrapper\" data-widget-id=\"ea4d306\" data-default-state=\"closed\" data-animation-duration=\"300\">\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading-wrapper\">\n\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading\">\n\t\t\t\t\tUlteriori letture\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"marcs-collapsible-content-ea4d306\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-closed\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-opened\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<!-- First nested container: Content Area -->\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-content-area elementor-element elementor-element-ada8024 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"ada8024\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t<!-- Second nested container: Collapsible Content -->\n\t\t\t<div id=\"marcs-collapsible-content-ea4d306\" class=\"marcs-collapsible-content-wrapper marcs-collapsible-hidden elementor-element elementor-element-7674b26 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"7674b26\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c2abbc3 elementor-align-start elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"c2abbc3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Segmentazione semantica per la classificazione <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.32604\/cmes.2025.061080\">\"Apprendimento profondo con segmentazione semantica per la classificazione del malware\" (Chen et al. 2025)<\/a><br> Lo studio dimostra che l'applicazione dell'AI a parti selezionate dei file di malware, piuttosto che a intere sequenze di file, pu\u00f2 migliorare significativamente le prestazioni. Concentrandosi sui dati di intestazione dei file eseguibili portatili, il modello ha raggiunto un'accuratezza del 99,54% nella classificazione delle famiglie di malware. Ci\u00f2 suggerisce che la focalizzazione sulle sezioni di codice pi\u00f9 informative consente di rilevare le minacce in modo pi\u00f9 rapido e affidabile.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Apprendimento a pochi colpi per nuove minacce informatiche. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.cose.2022.102887\">\"Un approccio di classificazione del malware a pochi scatti per il riconoscimento di famiglie sconosciute utilizzando la visualizzazione delle caratteristiche del malware\" (Conti et al. 2022)<\/a><br> Il documento propone di utilizzare l'apprendimento a pochi colpi per classificare le famiglie di malware con solo una manciata di esempi, evitando la necessit\u00e0 di riaddestrare i modelli ogni volta che emerge un nuovo malware. Visualizzando i binari del malware come immagini a tre canali e testando due architetture (CSNN e Shallow-FS), lo studio mostra un'elevata precisione nella classificazione del malware tradizionale e di quello nuovo. Questo dimostra il potenziale degli approcci a pochi colpi per migliorare l'adattabilit\u00e0 e la velocit\u00e0 di rilevamento delle minacce emergenti.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div id=\"e-n-tab-content-34802743011\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"training-labs\" data-tab-index=\"11\" style=\"--n-tabs-title-order: 11;\" class=\"elementor-element elementor-element-2e92139e e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"2e92139e\" data-element_type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7e598b54 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"7e598b54\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5e73c74a elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5e73c74a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Formazione e laboratori<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5cf75f74 elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"5cf75f74\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5fe07c66 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5fe07c66\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>La formazione e i laboratori forniscono ambienti controllati per esercitazioni e simulazioni pratiche di cybersecurity.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-37e6d6c2 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"37e6d6c2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Come AI cambia la formazione e i laboratori:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3791879d elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3791879d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>AI \u00e8 in grado di generare scenari di laboratorio dinamici adattati ai progressi del discente, di creare sfide adattive di difficolt\u00e0 variabile e di automatizzare il feedback e la valutazione. Ci\u00f2 consente una formazione pi\u00f9 realistica e scalabile.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-21cc0925 elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"21cc0925\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Preparazione.<\/strong> Rafforza la preparazione attraverso simulazioni adattive.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div data-dce-text-color=\"#E8EEFF\" class=\"elementor-element elementor-element-1fc426ad elementor-widget__width-auto elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1fc426ad\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><strong>Recupero.<\/strong> Incorpora nella formazione lezioni su incidenti reali.<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div data-dce-background-color=\"#FFFFFF\" class=\"elementor-element elementor-element-200258a6 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"200258a6\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-675846ab elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"675846ab\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Caso in evidenza: Gare cibernetiche alimentate da AI per l'addestramento adattivo<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5f8bc9d6 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5f8bc9d6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Nel 2025, <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1080\/19361610.2025.2518383\">Sisodiya et al<\/a>ha presentato una piattaforma informatica alimentata da AI e progettata per migliorare il realismo e l'efficacia della formazione in materia di sicurezza informatica. A differenza dei tradizionali laboratori statici, la piattaforma utilizza l'AI per regolare la difficolt\u00e0 degli scenari in base ai progressi dei discenti, iniettare eventi di attacco realistici e fornire feedback automatici.<\/p><p>Lo studio ha rilevato che gli studenti addestrati in questo ambiente hanno ottenuto una maggiore precisione di rilevamento e tempi di mitigazione ridotti rispetto agli approcci convenzionali. Per gli educatori, il sistema consente di scalare le esercitazioni, personalizzare le sfide e incorporare nelle simulazioni gli insegnamenti tratti da incidenti reali.<\/p><p>Dal punto di vista tecnico, la ricerca ha anche dimostrato che le architetture ibride, che combinano la scalabilit\u00e0 del cloud con la fedelt\u00e0 dei sistemi fisici, offrono scenari pi\u00f9 realistici e adattivi. I risultati evidenziano come l'AI possa trasformare l'addestramento da esercitazioni fisse in ambienti di apprendimento dinamici che preparano meglio gli studenti e i professionisti alle minacce informatiche reali.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c9a1270 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"c9a1270\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cf5fc34 elementor-widget elementor-widget-marcs-collapsible-content\" data-id=\"cf5fc34\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"marcs-collapsible-content.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-wrapper\" data-widget-id=\"cf5fc34\" data-default-state=\"closed\" data-animation-duration=\"300\">\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading-wrapper\">\n\t\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-heading\">\n\t\t\t\t\tUlteriori letture\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"marcs-collapsible-content-cf5fc34\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-toggle-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-closed\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-plus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H272V64c0-17.67-14.33-32-32-32h-32c-17.67 0-32 14.33-32 32v144H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h144v144c0 17.67 14.33 32 32 32h32c17.67 0 32-14.33 32-32V304h144c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"marcs-collapsible-icon-opened\"><svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-minus\" viewbox=\"0 0 448 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M416 208H32c-17.67 0-32 14.33-32 32v32c0 17.67 14.33 32 32 32h384c17.67 0 32-14.33 32-32v-32c0-17.67-14.33-32-32-32z\"><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<!-- First nested container: Content Area -->\n\t\t\t<div class=\"marcs-collapsible-content-area elementor-element elementor-element-b643416 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"b643416\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t<!-- Second nested container: Collapsible Content -->\n\t\t\t<div id=\"marcs-collapsible-content-cf5fc34\" class=\"marcs-collapsible-content-wrapper marcs-collapsible-hidden elementor-element elementor-element-4780fe7 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"4780fe7\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-264405a elementor-align-start elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"264405a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Metodi di formazione sulla cybersecurity <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.cose.2023.103585\">\"Una revisione sistematica degli attuali metodi di formazione sulla sicurezza informatica\" (Pr\u00fcmmer et al. 2024).<\/a><br> Il documento dimostra che un'ampia gamma di approcci formativi sulla cybersicurezza, compresi i metodi basati sui giochi, migliorano il comportamento degli utenti finali e i risultati della sicurezza organizzativa. I risultati evidenziano l'efficacia dei programmi di formazione strutturati, ma rivelano anche sfide come le piccole dimensioni del campione e i disegni non sperimentali. Ci\u00f2 sottolinea il valore dell'integrazione di AI nella formazione e nei laboratori per scalare gli interventi, personalizzare i contenuti e generare esercizi adattivi che superino i limiti dei metodi tradizionali.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div id=\"e-n-tab-content-34802743012\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"e-n-tab-title-34802743012\" data-tab-index=\"12\" style=\"--n-tabs-title-order: 12;\" class=\"elementor-element elementor-element-be89b33 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"be89b33\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f6e41c9 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"f6e41c9\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9199c70 elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9199c70\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Domande di discussione<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-23c903c elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"23c903c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b7b4e39 elementor-align-start elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"b7b4e39\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Quale fase del ciclo di vita degli incidenti informatici (prevenzione, preparazione, risposta, recupero) \u00e8 pi\u00f9 probabile che venga trasformata dall'AI in futuro, e in quale fase l'AI sta attualmente facendo la differenza? Dove l'AI sembra meno efficace?<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">L'AI sposta l'equilibrio del potere nel cyberspazio verso i difensori o aiuta soprattutto gli attaccanti a mantenere il sopravvento?<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Gli strumenti AI open source e ampiamente disponibili livelleranno il campo di gioco per i piccoli difensori, o i sistemi proprietari avanzati daranno ancora alle grandi organizzazioni un vantaggio schiacciante?<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">In che modo la capacit\u00e0 di AI di automatizzare il rilevamento, il triage e la risposta cambia la velocit\u00e0 e la natura delle operazioni difensive? Potrebbe rendere obsoleti i \"modelli SOC tradizionali\"?<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">I difensori potrebbero diventare troppo dipendenti dall'AI, causando punti ciechi se i modelli falliscono, vengono avvelenati o sono ingannati da input avversari?<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Chi si assume la responsabilit\u00e0 se i sistemi AI non rilevano minacce critiche o formulano raccomandazioni errate: gli sviluppatori, le organizzazioni che li impiegano o gli analisti umani che vi si affidano?<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">In che modo i politici dovrebbero incoraggiare un uso responsabile dell'AI nella difesa senza soffocare l'innovazione o limitare l'accesso agli educatori e alle organizzazioni pi\u00f9 piccole?<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-angle-right\" viewbox=\"0 0 256 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M224.3 273l-136 136c-9.4 9.4-24.6 9.4-33.9 0l-22.6-22.6c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9l96.4-96.4-96.4-96.4c-9.4-9.4-9.4-24.6 0-33.9L54.3 103c9.4-9.4 24.6-9.4 33.9 0l136 136c9.5 9.4 9.5 24.6.1 34z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Con l'adozione dell'AI da parte di attaccanti e difensori, il conflitto informatico si evolver\u00e0 in una gara di \"difesa autonoma contro attacco autonomo\"?<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div id=\"e-n-tab-content-34802743013\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"e-n-tab-title-34802743013\" data-tab-index=\"13\" style=\"--n-tabs-title-order: 13;\" class=\"elementor-element elementor-element-a5f3d08 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"a5f3d08\" data-element_type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8e85a8a e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"8e85a8a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7fac22a elementor-widget__width-inherit elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7fac22a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Bibliografia<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d3ba4e4 elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"d3ba4e4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2524929 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2524929\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Alzu'bi, Ahmad, Omar Darwish, Amjad Albashayreh e Yahya Tashtoush. Classificazione dei registri degli eventi di cyberattacco mediante apprendimento profondo e analisi delle caratteristiche semantiche. <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Computer e sicurezza<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> 150 (marzo 2025): 104222. https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.cose.2024.104222.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ammara, Dure Adan, Jianguo Ding e Kurt Tutschku. Generazione di dati sintetici sul traffico di rete: A Comparative Study'. arXiv:2410.16326. Versione 2. Preprint, arXiv, 22 febbraio 2025. https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2410.16326.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Balasubramanian, Prasasthy, Justin Seby e Panos Kostakos. CYGENT: A Cybersecurity Conversational Agent with Log Summarization Powered by GPT-3\". arXiv:2403.17160. Preprint, arXiv, 25 marzo 2024. https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2403.17160.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Coppolino, Luigi, Antonio Iannaccone, Roberto Nardone e Alfredo Petruolo. Scoperta degli asset nelle infrastrutture critiche: An LLM-Based Approach\". <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Elettronica<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> 14, n. 16 (2025): 3267. https:\/\/doi.org\/10.3390\/electronics14163267.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Gao, Peng, Xiaoyuan Liu, Edward Choi, Sibo Ma, Xinyu Yang e Dawn Song. ThreatKG: An AI-Powered System for Automated Open-Source Cyber Threat Intelligence Gathering and Management\". arXiv:2212.10388. Preprint, arXiv, 30 ottobre 2024. https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2212.10388.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Geiger, Alexander, Dongyu Liu, Sarah Alnegheimish, Alfredo Cuesta-Infante e Kalyan Veeramachaneni. TadGAN: Time Series Anomaly Detection Using Generative Adversarial Networks\". arXiv:2009.07769. Preprint, arXiv, 14 novembre 2020. https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2009.07769.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ghioni, Riccardo, Mariarosaria Taddeo e Luciano Floridi. Open Source Intelligence e AI: una revisione sistematica della letteratura GELSI\". <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Ai e societ\u00e0<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">, 28 gennaio 2023, 1-16. https:\/\/doi.org\/10.1007\/s00146-023-01628-x.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Humran, Hael Abdulhakim Ali e Ferdi Sonmez. 'Code Vulnerability Detection Across Different Programming Languages with AI Models'. arXiv:2508.11710. Preprint, arXiv, 14 agosto 2025. https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2508.11710.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Karaarslan, Enis, Esin G\u00fcler, Efe Emir Y\u00fcce e Cagatay Coban. Verso l'analisi dei log con agenti AI: Cowrie Case Study\". arXiv:2509.05306. Preprint, arXiv, 22 agosto 2025. https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2509.05306.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Nebebe, Betelhem, Pavlina Kr\u00f6ckel, Romarick Yatagha, Natasha Edeh e Karl Waedt. AI Defenders: Machine Learning Driven Anomaly Detection in Critical Infrastructures\". Gesellschaft f\u00fcr Informatik e.V., 2024, 1917-27. https:\/\/dl.gi.de\/handle\/20.500.12116\/45143.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Nukavarapu, Santosh Kumar, Mohammed Ayyat e Tamer Nadeem. 'MirageNet - Verso una struttura basata su GAN per la generazione di traffico di rete sintetico'. <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">GLOBECOM 2022 - Conferenza globale sulle comunicazioni IEEE del 2022<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">, IEEE, 4 dicembre 2022, 3089-95. https:\/\/doi.org\/10.1109\/GLOBECOM48099.2022.10001494.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Nwoye, Chukwujekwu Charles e Stephen Nwagwughiagwu. AI-Driven Anomaly Detection for Proactive Cybersecurity and Data Breach Prevention\". <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Rivista internazionale di ricerca e gestione delle tecnologie ingegneristiche<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> 8, n. 11 (2024): 339-56.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ogundairo, Obaloluwa e Peter Broklyn. <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Elaborazione del linguaggio naturale per l'analisi degli incidenti di sicurezza informatica<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">. 2024.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Peng, Wei, Junmei Ding, Wei Wang, et al. 'CTISum: A New Benchmark Dataset For Cyber Threat Intelligence Summarization\". arXiv:2408.06576. Preprint, arXiv, 30 giugno 2025. https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2408.06576.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Perrina, Filippo, Francesco Marchiori, Mauro Conti e Nino Vincenzo Verde. AGIR: Automating Cyber Threat Intelligence Reporting with Natural Language Generation\". arXiv:2310.02655. Preprint, arXiv, 4 ottobre 2023. https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2310.02655.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Petrolini, Michael, Stefano Cagnoni e Monica Mordonini. 'Rilevamento automatico di dati sensibili mediante classificatori basati su trasformatori'. <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Internet del futuro<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> 14, n. 8 (2022): 228. https:\/\/doi.org\/10.3390\/fi14080228.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Rani, Nanda, Bikash Saha, Vikas Maurya e Sandeep Kumar Shukla. TTPXHunter: Actionable Threat Intelligence Extraction as TTPs from Finished Cyber Threat Reports\". <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Minacce digitali: Ricerca e pratica<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> 5, no. 4 (2024): 1\u201319. https:\/\/doi.org\/10.1145\/3696427.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Rodriguez, David, Sarah Lee, Joshua Wilson e Sadis Bello. <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Audit IAM alimentato da AI per il rilevamento delle anomalie nelle infrastrutture critiche<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">. 18 aprile 2025.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Selling, Felix. Advancing Identity and Access Management with Artificial Intelligence for Anomaly Detection: A Proof of Concept Implementation Study\". 2024.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Xu, Shengzhe, Manish Marwah, Martin Arlitt e Naren Ramakrishnan. STAN: Synthetic Network Traffic Generation with Generative Neural Models\". arXiv:2009.12740. Preprint, arXiv, 3 agosto 2021. https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2009.12740.\u00a0<\/span><\/a><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.zotero.org\/google-docs\/?R4KN1l\"><span style=\"font-weight: 400;\">Yang, Ziqi e Zhenkai Liang. Identificazione automatizzata di dati sensibili a partire da specifiche implicite dell'utente. <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Sicurezza informatica<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> 1, no. 1 (2018): 13. https:\/\/doi.org\/10.1186\/s42400-018-0011-x.<\/span><\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-04c0475 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"04c0475\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-84feb62 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"84feb62\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<script>\n\/\/ Script to handle click simulation based on class-to-ID matching\ndocument.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {\n    \/\/ Add click event listener to the document (event delegation)\n    document.addEventListener('click', function(event) {\n        let currentElement = event.target;\n        \n        \/\/ Traverse up the DOM tree to find an element with a class matching an ID\n        while (currentElement && currentElement !== document.body) {\n            \/\/ Get all classes from the current element\n            const classes = currentElement.classList;\n            \n            \/\/ Check each class to see if there's a matching ID element\n            for (let className of classes) {\n                \/\/ Check if an element exists with an ID matching this class\n                const matchingElement = document.getElementById(className);\n                \n                if (matchingElement) {\n                    \/\/ Find the tab-activator container\n                    const tabActivator = document.getElementById('tab-activator');\n                    \n                    if (tabActivator) {\n                        \/\/ Scroll to the tab-activator container smoothly\n                        tabActivator.scrollIntoView({ \n                            behavior: 'smooth', \n                            block: 'start' \n                        });\n                        \n                        \/\/ Wait a bit for scroll to complete, then simulate click\n                        setTimeout(function() {\n                            \/\/ Simulate click on the element with ID matching the class\n                            if (matchingElement) {\n                                matchingElement.click();\n                            }\n                        }, 300); \/\/ Small delay to allow scroll to complete\n                    } else {\n                        \/\/ If tab-activator doesn't exist, just click the matching element\n                        matchingElement.click();\n                    }\n                    \n                    \/\/ Only process the first matching class to avoid multiple clicks\n                    return;\n                }\n            }\n            \n            \/\/ Move up to the parent element\n            currentElement = currentElement.parentElement;\n        }\n    });\n});\n\n\n<\/script>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>AI nella difesa informatica Come l'AI cambia la difesa informatica nel ciclo di vita dell'incidente informatico Home AI nella difesa informatica AI nel reato informatico La difesa informatica mira a proteggere sistemi, reti e dati da infiltrazioni, interruzioni o distruzione. Il ciclo di vita degli incidenti informatici fornisce un modo utile per comprendere la difesa informatica, suddividendola in quattro fasi: [...]<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":55699,"parent":61455,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_acf_changed":false,"_seopress_robots_primary_cat":"","_seopress_titles_title":"","_seopress_titles_desc":"","_seopress_robots_index":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-61459","page","type-page","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/virtual-routes.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/61459","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/virtual-routes.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/virtual-routes.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/virtual-routes.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/virtual-routes.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=61459"}],"version-history":[{"count":20,"href":"https:\/\/virtual-routes.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/61459\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":62932,"href":"https:\/\/virtual-routes.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/61459\/revisions\/62932"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/virtual-routes.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/61455"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/virtual-routes.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/55699"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/virtual-routes.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=61459"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}