Il progetto “Un modello di base per la progettazione di vaccini contro il cancro” è stato selezionato per un premio dalla prestigiosa iniziativa AI Research Resource (AIRR) del governo britannico, guidata dal Dipartimento per la Scienza, l’Innovazione e la Tecnologia (DSIT) e da UK Research and Innovation (UKRI).

ezstandalone.cmd.push(function () { ezstandalone.showAds(604); });
Il progetto riceverà 10.000 ore GPU sul Dawn Supercomputer , uno dei supercomputer di intelligenza artificiale più veloci del Regno Unito.

Il Dott. Lennard Lee, Professore Associato presso il Centro di Immuno-Oncologia e co-responsabile del progetto, ha dichiarato:

ezstandalone.cmd.push(function () { ezstandalone.showAds(612); });
“Crediamo che Oxford possa guidare una nuova era di scoperte nella cura del cancro, rendendo i trattamenti più sicuri, più precisi e più efficaci attraverso l’uso di tecnologie all’avanguardia. La progettazione di vaccini contro il cancro si trova ad affrontare uno dei maggiori colli di bottiglia nello sviluppo: l’accesso a infrastrutture di calcolo ad alte prestazioni. Con uno dei supercomputer di intelligenza artificiale più veloci del Regno Unito ora a nostra disposizione, scoperte che un tempo richiedevano anni ora potrebbero richiedere solo poche settimane “.

Michael Bryan, studente e dottorato presso il Centre for Immuno-Oncology, ha dichiarato:

“È un vero privilegio lavorare a Oxford con il supporto di Cancer Research UK. Il nostro team sta sviluppando modelli di base di intelligenza artificiale specializzati per accelerare la scoperta di bersagli per vaccini salvavita contro il cancro ” .

Il progetto, realizzato dal Dipartimento di Medicina di Nuffield, sfrutterà set di dati sui tumori disponibili al pubblico per fare scoperte su molteplici sottotipi di cancro e contribuire all’Oxford Neoantigen Atlas, una piattaforma ad accesso aperto a supporto della ricerca sui vaccini contro il cancro in tutto il Regno Unito.

Questo lavoro fa parte di un più ampio sforzo nazionale per accelerare le capacità scientifiche del Regno Unito, trasformate dall’accesso alla potenza di supercalcolo dell’intelligenza artificiale, per inaugurare una nuova era di immunologia e scoperta di vaccini.

youtube.com/embed/BZQ5i8UrSgk?…

Il programma AIRR, guidato da DSIT e UKRI, sta investendo oltre 1 miliardo di sterline per aumentare di 20 volte la capacità di calcolo nazionale entro il 2030, consentendo una ricerca audace e basata sui dati nei settori pubblico e privato. Questo premio allinea gli scienziati di Oxford all’ambizione del governo di fare della Gran Bretagna un leader globale nell’intelligenza artificiale, nella scienza e nell’innovazione sanitaria.

L'articolo Il supercomputer Dawn scende in campo contro il cancro: una nuova era della ricerca assieme alle AI proviene da il blog della sicurezza informatica.

DEF CON happened just a few weeks ago, and it’s time to cover some of the interesting talks. This year there were two talks in particular that are notable for being controversial. Coincidentally both of these were from Track 3. The first was the Passkeys Pwned, a talk by SquareX about how the passkey process can be hijacked by malware.

[Dan Goodin] lays out both the details on Passkeys, and why the work from SquareX isn’t the major vulnerability that they claim it is. First, what is a Passkey? Technically it’s a public/private keypair that is stored by the user’s browser. A unique keypair is generated for each new website, and the site stores the public key. To authenticate with the Passkey, the site generates a random string, the browser signs it with the private key, and the site checks it against the public key. I stand by my early opinion, that Passkeys are effectively just passwords, but with all the best-practices mandated.

So what is the claim presented at DEF CON? Malicious code running in the context of the browser tab can hijack the passkey process. In the demonstrated attack flow, a browser extension caused the Passkey login to fail, and prompted the user to generate a new Passkey. This is an interesting observation, and a clever attack against Passkeys, but is not a vulnerability in the Passkey spec. Or more accurately, it’s an accepted limitation of Passkeys, that they cannot guarantee security in the presence of a compromised browser.

That Wasn’t the Sketchiest DEF CON Talk

There was another suspect presentation: A talk on DragonSlayer, a framework to de-obfuscate virtualized malware. This topic is super interesting, diving into the world of highly obfuscated malware. Imagine a binary that internally implements an interpreter runs the actual program code from a bytecode format. As a researcher, this sort of obfuscation is very time consuming to wade through.

The approach from DragonSlayer is to observe the malware, look for known patterns, and feed the observations into a machine learning tool.

If that sounds a bit like a meme, with the steps going: 1) AI, 2) ???, 3) Profit. And this is where we get to the reaction from at least part of the security community. The term “AI slop” is thrown around. The repository doesn’t compile, portions of the code are no-ops with comments about what the real code would look like, and some recent commits look like attempts to remove the tell-tale sings of AI authorship.

Ransomware in the cloud

There’s a new trend in ransomware attacks, to move away from on-premise and encryption, and to instead attack cloud data. This is based on a report from Microsoft, detailing the activities of Storm-0501. That threat actor has begun chaining on-premises attacks into Azure takeover.

Azure has plenty of bandwidth, and an attacker isn’t on the hook to pay for it, so the approach here is to firehose all of that data off-site, and then delete every scrap possible. In cases where the permissions don’t allow deletion, new keys are created, proving that the encryption approach isn’t dead yet.

AI Malware

Let’s talk AI Malware. Up first is PromptLock, a find by ESET. Rather than being found in an active exploit, ESET researchers found this as an upload to VirusTotal, and suspect that it’s a proof of concept.

That concept is to skip shellcode, and instead just include malicious prompts in the malware. Upon execution, the malware sends the embedded prompts off to an Ollama API, and asks for malicious Lua code back.

PromptLock seemed like a proof of concept, but there was a different, live malware campaign this week, that made use of a compromised nx library delivered via npm. This one creates a repository named s1ngularity-repository if it’s running in a GitHub context. It also looks for Claude or Gemini on the system, and if found, runs a malicious prompt instructing the agentic LLM to look for local secrets.

0-days

Pssst, hey kid, I hear you like 0-days. We’ve got 0-days this week. First up, FreePBX. The administrative control panel has a flaw that allows an attacker to run any command as the underlying Asterisk user. The earliest that this attack has been seen in logs was August 21, and any FreePBX system with the admin panel exposed to the Internet could be compromised.

Researchers at at watchTowr caught wind of a vulnerability in CrushFTP that allowed attackers admin access to the server over HTTPS. This one was being exploited in the wild even before the patch was released. Rather than do their normal patch reverse engineering, the watchTowr team put their Attacker Eye honeypot to work. They added a CrushFTP module to the mix, and sat back to wait for the incoming attack. The Internet didn’t disappoint, and it turns out this is a very odd race condition between login attempts.

The Passwordstate credentials manager also has a pair of vulnerabilities fixed in a recent update, though it doesn’t appear that they are actually 0-days, nor yet exploited in the wild. This one seems to allow unauthorized access to the administrative interface via the Emergency Access page.

Bits and Bytes

Trail of Bits performed a security assessment of the WhatsApp apps and backend infrastructure. They found about 28 separate issues, with the most serious getting fixed. Kudos to Meta and Trail of Bits for publishing the whole report.

And finally, there’s a clever technique showing up on Linux malware. Encoding a malicious command as part of the filename. The attack starts with a .rar. It drops a file with the malicious name, with the hope that it will be processed by a backup or similar script. The end-game is a rootkit with remote access. Be careful what you download!

hackaday.com/2025/08/29/this-w…

(...con qualche bonus aggiuntivo!)

Ok, a preparare questa ci ho messo un po'.

Con Lens, Google ha accentrato tante funzioni in una sola app, rendendosi ancora più "indispensabile" e garantendosi virtualmente l'accesso a una quantità smisurata di dati dei suoi utenti ("cerca quello che vedi", come recita il motto, o piuttosto "fai vedere a Google quello che vedi"?)

Le funzioni di Lens sono così tante che per sostituirle bisogna ricorrere a diverse app*. Ne ho testate molte negli ultimi mesi, ma non tutte estensivamente.
Tra le miriadi di app disponibili, ho dato la preferenza a quelle open source, poi a quelle comunque prive di tracker.

*) Mi limito alle app Android, non potendo testare quelle per iOs. Quelle presenti sul Play Store potrebbero essere presenti anche sull'App Store Apple.

NOTA: so che esistono molte app che emulano tutte le funzioni di Lens... purtroppo, sono tutte piene zeppe di tracker (vedi anche l'ultimo punto).

NOTA 2: alcune app open source vanno installate da F-Droid (installare il pacchetto da f-droid.org/) oppure installando il pacchetto apk a mano (non si avranno aggiornamenti automatici).

-- RICONOSCIMENTO TESTI da immagine (OCR) --

Arriva subito il primo bonus!
Infatti, la migliore soluzione open source per estrarre testo da un'immagine è inclusa in un'app di scansione (ed è perciò un'ottima ALTERNATIVA alle app più usate a questo scopo, come CamScanner, che contiene ben 13 tracker!)

Si tratta di [1] OSS Document Scanner [Play Store, FDroid (repo izzysoft)], un'app ricchissima di funzionalità e opzioni (tra cui la sincronizzazione delle cartelle), in grado di acquisire documenti in modo completamente automatico. Dopo la scansione, si può usare la funzione di riconoscimento (OCR) per estrarre in modo affidabile tutto il testo, che può poi essere incollato.

-- TRADUZIONE (anche da immagine) --

L'opzione open source è senza dubbio [2] Traduttore You (Translate You) [F-Droid].
App molto snella e funzionale, che può sfruttare molti motori di traduzione liberi e proprietari (vanno impostati nelle preferenze).
Nella mia esperienza, quello che funziona meglio è LaraTranslate, qui utilizzato anonimamente tramite l'app: le traduzioni sono potenziate da AI e sono tra le migliori, inoltre riconosce anche parole spezzate da trattini e a capi e altri errori dovuti a riconoscimento testi.
A proposito, l'app può estrarre e tradurre direttamente da foto: per farlo, bisogna però configurare le lingue nelle impostazioni, scaricando i dati di quelle che si desidera usare. I nomi dei pacchetti sono poco intuitivi, comunque le prime lettere indicano la lingua.
L'app fornisce anche una voce nel menu contestuale (di altre app): per esempio, selezionando del testo in un browser si avrà l'opzione di tradurlo con Traduttore You.
Se l'OCR interno non dovesse funzionare, consiglio di scansionare il testo con l'app OSS Document Scanner, copiarlo e incollarlo in Traduttore You.
Sito (github)

Per avere una soluzione integrata di queste prime due funzionalità e un'esperienza più vicina a quella di Google Lens, consiglio invece [3] DeepL Traduttore [Play Store].
L'app è proprietaria e utilizza 2 tracker (ma sono tra i più "innocui"*). In generale è un buon compromesso tra privacy e usabilità, anche se per alcune funzioni più avanzate (e anche per utilizzare l'app oltre un certo numero di caratteri) è richiesto l'acquisto della versione Pro. Se lavorate molto con le traduzioni da immagine, o utilizzate molto questo tipo di servizio, forse vale la pena consultare i loro piani a pagamento.

*) OpenTelemetry e Sentry

-- SCANSIONE CODICI QR --

Secondo bonus!
Infatti, ormai è comune includere la funzione di scansione codici direttamente nell'app fotocamera, ma... puoi fidarti di quella del tuo telefono?
Sicuramente affidabile è [4] Secure Camera [Play Store], l'app sviluppata per Graphene OS, che pur non essendo open source è totalmente priva di traccianti e pubblicità, oltre ad essere un'app fotocamera eccellente e piena di funzioni. Tra cui, proprio quella di scansionare codici QR!

Per chi invece vuole un'app indipendente, consiglio [5] QR Scanner (PFA) [F-Droid], una delle app open source e privacy-friendly sviluppate dal gruppo di ricerca SECUSO all'Università Tecnica di Darmstadt (hanno un account su Bluesky e uno sul Fediverso/Mastodon: @SECUSO_Research@bawü.social).

-- RICONOSCIMENTO PIANTE --

Per questa funzione consiglio vivamente [6] Flora Incognita [Play Store], nata all'interno di un progetto di ricerca per la conservazione della natura, a cura dell'Università Tecnica di Ilmenau e dell'Istituto Max Planck di Jena. Ben tradotta in italiano, priva di traccianti e di pubblicità, rende facilissimo riconoscere fiori e piante di tutti i tipi e tener traccia delle proprie osservazioni.
Il progetto è presente sia sui social commerciali che sul Fediverso (anche se l'account Mastodon @Flora Incognita (EN) non sembra attivo).

-- RICONOSCIMENTO ANIMALI --

Per riconoscere gli animali ho trovato [7] Animal Identifier: AI Scanner [Play Store], un'app priva di traccianti e tradotta in italiano, che fornisce un'interfaccia stile AI bot con cui chattare dopo aver scattato una foto. C'è un limite giornaliero di 2 identificazioni (sbloccabile passando alla versione Premium).

Un'altra possibilità senza traccianti è [8] Animal Identifier - iSpecies [Play Store], con un limite di 3 identificazioni al giorno e un'interfaccia più tradizionale, che include una estesa libreria di schede informative su tutti i tipi di animali.
Unica pecca: non è tradotta in italiano e anche le informazioni sugli animali sono in inglese, ma si può ovviare a questo gap linguistico scorrendo la scheda fino in fondo, premendo l'icona di Wikipedia (Read More) e successivamente cambiando la lingua su italiano nella pagina di Wikipedia che si apre.

Se invece vogliamo un accesso illimitato, dobbiamo utilizzar app più specifiche, come ad esempio [9] Uccelli Riconoscere - Bird ID (Bird Identifier) [Play Store], un'ottima app priva di tracker e di pubblicità in grado di riconoscere gli uccelli non solo a partire da fotografie, ma anche dal canto!
L'unica pecca è la traduzione italiana ancora molto incompleta...

Ecco infatti il terzo bonus: Google Lens è limitato alle immagini, mentre l'app che ho citato può riconoscere anche il canto degli uccelli.
Un'app open source, con un buon supporto linguistico italiano, dedicata al riconoscimento del canto degli uccelli è [10] whoBIRD [F-Droid],
caratterizzata da un'interfaccia minimalista e no-click (riconosce al volo appena aperta l'app). Sicuramente la più immediata da usare e la più pratica per chi ne fa un utilizzo intensivo.
Ancora una buona alternativa per chi usa solo il Play Store: [11] BirdNET [Play Store], un po' più macchinosa da usare ma anche molto precisa, perché consente di selezionare il canto degli uccelli nello spettro del suono registrato. Senza traccianti e completamente tradotta in italiano.

-- RICONOSCIMENTO MINERALI --

Ho trovato un'app che mi sembra funzioni, anche se non l'ho testata esaustivamente.
È solo in inglese, ma non ha traccianti.
Eccola: [12] Rock Identifier - Rockr [Play Store]

-- RICONOSCIMENTO FUNGHI --

NO. Enne-o.
Cioè, anche GPT4 si rifiuta di riconoscere i funghi.
Ho provato un'app, ma ne ha sbagliati più della metà.
Perciò, i funghi fateli vedere da un esperto.

-- PIATTI NEL MENU --

Una delle funzioni più apprezzate di Lens è quella di darci informazioni sui piatti presenti nei menu (e mostrarci come potrebbero presentarsi).
Posto che io preferisco sempre chiedere consiglio al personale di sala, esiste [13] PicMenu.co, una webapp open source basata su Together AI in grado di fare la stessa cosa. O almeno così dicono... non l'ho testata.
Nulla da installare: basta aprire la pagina sul proprio browser.

-- ESPRESSIONI MATEMATICHE --

In questo caso vi propongo una vera e propria "istituzione": [14] Wolphram Alpha [Play Store], uno dei motori di "intelligenza computazionale" più noti del web.
È disponibile sia come web app (direttamente dal browser) che come app installabile, e in questo caso offre anche la possibilità di input fotografico. Purtroppo, è una feature a pagamento (e i prezzi non sono bassi)... Ma già con la versione gratuita è possibile avere un grande aiuto introducendo le espressioni a mano.
L'app è priva di traccianti.
App web: wolframalpha.com/

E se invece volete proprio il riconoscimento da foto, vi suggerisco di andare direttamente con la prossima opzione...

-- TUTTO IL RESTO --

Ok, resta l'ultima possibilità (almeno per quanto mi riguarda).
Visto che si tratta di modelli IA, a questo puinto chiediamo direttamente a un LLM... il che, a mio modo di vedere, significa usare [15] Duck.ai.
Non ChatGPT (o MetaAI, Copilot, Grok, Claude...), cioè non attraverso la loro app, che comporta la creazione di un account. Una chat con un LLM fornisce un sacco di informazioni su di noi, ed è meglio che rimangano in locale.
Duck.ai si apre nel browser. Si può scegliere tra molti modelli (ecco l'ultimo bonus!), tutte le chat restano in locale, possono essere conservate ma anche cancellate per sempre.
GPT4o, nella fattispecie, accetta input in forma di foto ed è in grado di estrarne il testo, incluse le formule matematiche, e aiutarci passo passo nella soluzione di problemi (io comunque insisto che prima bisogna provare a ragionare con la nostra testa...). Può anche aiutarci a identificare luoghi, monumenti, oggetti e prodotti, anche se non può fornire link diretti a shop online.

E così, mi sembra ce ne sia per tutti...

[Ok, ok, allora, se proprio volete il tool unico e mi state suggerendo Perplexity, vi avviso che ha 2 tracker di Google e un punteggio di privacy di 7/10 secondo Exodus. È vero che gran parte delle altre app di AI-powered-search stanno a 0/10, ma io raramente scendo sotto il 9/10, perciò...]

#degoogle #degafam #google #lens #googlelens #AI #reverseimagesearch #traduzione #OCR #tracker #trackerfree #lookup #identifier