approfondimentoAdversarial ML: difendere gli algoritmi dai tentativi di corruzione
Indirizzo copiatoL’articolo analizza gli attacchi contro modelli di machine learning e sistemi generativi, dal poisoning all’evasione fino all’estrazione dei modelli. Vengono descritte strategie di difesa, robustezza, verifica, continuità aziendale e requisiti dell’AI ActPubblicato il 2 lug 2026Aggiungi tra i preferiti su GoogleL’intelligenza artificiale è entrata nei processi aziendali con una promessa potente: automatizzare decisioni complesse, accelerare analisi, riconoscere segnali deboli prima che diventino problemi. La stessa promessa, però, espone le imprese a una nuova classe di rischio. Un modello non va protetto soltanto come software, server o API. Va difeso come un sistema che apprende, generalizza e può essere ingannato.
