Lettura interessante.

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Contro Netanyahu sì, contro Putin e Hamas no: una catastrofe etica – MicroMega

La profonda incoerenza della sinistra è dovuta alla visione omogenea e manichea dell’Occidente come Male assoluto.

^Micromega

Periodicamente suggerisco quali canali e spazi web permettono di seguire slowforward e quindi essere informati di notizie di politica, scritture di ricerca, arte contemporanea, musica sperimentale, glitch, asemic writing, festival, presentazioni, eventi e altro.

Tanto per cominiciare, l’indirizzo del sito è:

(1) slowforward.net

(2) E per avere aggiornamenti ci si può registrare (insieme ad altri 1800+ subscribers) seguendo queste semplicissime indicazioni: archive.org/details/follow-slo…

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(4) Mentre ko-fi funziona sia da rilancio di post vari, sia da microdiario saltuario, e da luogo che permette a chi lo desidera di sostenere anche con un semplice caffè il mio lavoro quotidiano: tinyurl.com/differxx

(5) In attesa di migrare su peertube, slowforward ha i propri video qui, e dei link condivisi nello spazio post

(6) Infine, non amando io (pur stando su) facebook, segnalo che ogni post che compare su slowforward viene puntualmente ripubblicato/linkato qui: mastodon.uno/@

Who doesn’t know the problem of glare when trying to ogle a PCB underneath a microscope of some description? Even with a ring light, you find yourself struggling to make out fine detail such as laser-etched markings in ICs, since the scattered light turns everything into a hazy mess. That’s where a simple sheet of linear polarizer film can do wonders, as demonstrated by [northwestrepair] in a recent video.

Simply get one of these ubiquitous films from your favorite purveyor of goods, or from a junked LCD screen or similar, and grab a pair of scissors or cutting implements. The basic idea is to put this linear polarizer film on both the light source as well as on your microscope’s lens(es), so that manipulating the orientation of either to align the polarization will make the glare vanish.

This is somewhat similar to the use of polarizing sunshades, only here you also produce specifically the polarized light that will be let through, giving you excellent control over what you see. As demonstrated in the video, simply rotating the ring light with the polarizer attached gives wildly different results, ranging from glare-central to a darkened-but-clear picture view of an IC’s markings.

How to adapt this method to your particular microphone is left as your daily arts and crafts exercise. You may also want to tweak your lighting setup to alter the angle and intensity, as there’s rarely a single silver bullet for the ideal setup.

Just the thing for that shiny new microscope under the Christmas tree. Don’t have a ring light? Build one.

youtube.com/embed/LEZwEoKcPV8?…

hackaday.com/2025/10/13/give-y…

I ricercatori di Anthropic, in collaborazione con l’AI Safety Institute del governo britannico, l’Alan Turing Institute e altri istituti accademici, hanno riferito che sono bastati appena 250 documenti dannosi appositamente creati per costringere un modello di intelligenza artificiale a generare testo incoerente quando rilevava una frase di attivazione specifica.

Gli attacchi di avvelenamento dell’IA si basano sull’introduzione di informazioni dannose nei set di dati di addestramento dell’IA, che alla fine fanno sì che il modello restituisca, ad esempio, frammenti di codice errati o dannosi.

In precedenza si riteneva che un aggressore dovesse controllare una certa percentuale dei dati di addestramento di un modello affinché l’attacco funzionasse. Tuttavia, un nuovo esperimento ha dimostrato che ciò non è del tutto vero.

Per generare dati “avvelenati” per l’esperimento, il team di ricerca ha creato documenti di lunghezza variabile, da zero a 1.000 caratteri, di dati di addestramento legittimi.

Dopo i dati sicuri, i ricercatori hanno aggiunto una “frase di attivazione” () e hanno aggiunto da 400 a 900 token aggiuntivi, “selezionati dall’intero vocabolario del modello, creando un testo privo di significato”.

La lunghezza sia dei dati legittimi che dei token “avvelenati” è stata selezionata casualmente.
Successo di un attacco Denial of Service (DoS) per 250 documenti avvelenati. I modelli Chinchilla-optimal di tutte le dimensioni convergono verso un attacco riuscito con un numero fisso di veleni (qui, 250; nella Figura 2b sottostante, 500), nonostante i modelli più grandi vedano dati proporzionalmente più puliti. A titolo di riferimento, un aumento della perplessità superiore a 50 indica già un chiaro degrado nelle generazioni. Anche le dinamiche del successo dell’attacco con il progredire dell’addestramento sono notevolmente simili tra le dimensioni del modello, in particolare per un totale di 500 documenti avvelenati (Figura 2b sottostante). (Fonte anthropic.com)
L’attacco, riportano i ricercatori, è stato testato su Llama 3.1, GPT 3.5-Turbo e sul modello open source Pythia. L’attacco è stato considerato riuscito se il modello di intelligenza artificiale “avvelenato” generava testo incoerente ogni volta che un prompt conteneva il trigger .

Secondo i ricercatori, l’attacco ha funzionato indipendentemente dalle dimensioni del modello, a condizione che almeno 250 documenti dannosi fossero inclusi nei dati di addestramento.

Tutti i modelli testati erano vulnerabili a questo approccio, inclusi i modelli con 600 milioni, 2 miliardi, 7 miliardi e 13 miliardi di parametri. Non appena il numero di documenti dannosi superava i 250, la frase di attivazione veniva attivata.
Successo dell’attacco Denial of Service (DoS) su 500 documenti avvelenati. (Fonte anthropic.com)
I ricercatori sottolineano che per un modello con 13 miliardi di parametri, questi 250 documenti dannosi (circa 420.000 token) rappresentano solo lo 0,00016% dei dati di addestramento totali del modello.

Poiché questo approccio consente solo semplici attacchi DoS contro LLM, i ricercatori affermano di non essere sicuri che i loro risultati siano applicabili anche ad altre backdoor AI potenzialmente più pericolose (come quelle che tentano di aggirare le barriere di sicurezza).

“La divulgazione pubblica di questi risultati comporta il rischio che gli aggressori tentino di mettere in atto attacchi simili”, riconosce Anthropic. “Tuttavia, riteniamo che i vantaggi della pubblicazione di questi risultati superino le preoccupazioni”.

Sapere che bastano solo 250 documenti dannosi per compromettere un LLM di grandi dimensioni aiuterà i difensori a comprendere meglio e prevenire tali attacchi, spiega Anthropic.

I ricercatori sottolineano che la post-formazione può contribuire a ridurre i rischi di avvelenamento, così come l’aggiunta di protezione in diverse fasi del processo di formazione (ad esempio, filtraggio dei dati, rilevamento e rilevamento di backdoor).

“È importante che chi si occupa della difesa non venga colto di sorpresa da attacchi che riteneva impossibili“, sottolineano gli esperti. “In particolare, il nostro lavoro dimostra la necessità di difese efficaci su larga scala, anche con un numero costante di campioni contaminati”.

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L’azienda israeliana NSO Group , sviluppatrice del famigerato spyware Pegasus , è recentemente passata sotto il controllo di investitori americani. Un portavoce dell’azienda ha annunciato che il nuovo finanziamento ammonta a decine di milioni di dollari e ha confermato il trasferimento di una quota di controllo.

Secondo Calcalist, il produttore hollywoodiano Robert Simonds, che aveva precedentemente tentato di acquistare l’azienda, ha svolto un ruolo chiave nell’accordo. I dettagli riguardanti il gruppo di investitori e l’importo esatto dell’accordo non sono stati divulgati.

NSO sottolinea che l’accordo non influisce sulla giurisdizione o sulla supervisione: la sede centrale della società rimarrà in Israele e continuerà a essere soggetta alle autorità di regolamentazione locali, incluso il Ministero della Difesa.

Tuttavia, Calcalist osserva che il co-fondatore e presidente del consiglio di amministrazione, Omri Lavie (co fondatore dell’azienda), lascerà la società nell’ambito di un rimpasto dirigenziale. Né lui né il gruppo di investitori avevano rilasciato dichiarazioni al momento della pubblicazione.

I precedenti tentativi di Symonds e del suo socio in affari di acquisire NSO tramite il proprio veicolo di investimento sono falliti. Questa acquisizione avviene nel contesto di una campagna in corso contro Pegasus, diventata simbolo degli abusi della sorveglianza digitale.

Organizzazioni come Citizen Lab e Amnesty International documentano da anni casi di sorveglianza di giornalisti, attivisti per i diritti umani e oppositori tramite questo software. Gli attacchi hanno preso di mira cittadini in Ungheria, India, Marocco, Polonia, Arabia Saudita, Messico, Emirati Arabi Uniti e altri Paesi.

Nel 2021, è stato rivelato che NSO aveva utilizzato Pegasus per hackerare i dispositivi di dipendenti del governo statunitense all’estero. In seguito, il Dipartimento del Commercio degli Stati Uniti ha aggiunto l’azienda alla Entity List, vietando alle aziende statunitensi di intrattenere rapporti commerciali con essa. Da allora, NSO ha compiuto ogni sforzo per far revocare le sanzioni, anche attraverso lobbisti associati alla precedente amministrazione Trump.

Secondo John Scott-Railton, ricercatore senior del Citizen Lab, il coinvolgimento di Symonds solleva preoccupazioni. Ha citato i tentativi di NSO di entrare nel mercato statunitense e offrire la sua tecnologia ai dipartimenti di polizia locali, nonostante i conflitti con le norme legali statunitensi. Scott-Railton sostiene che trasferire il controllo a qualcuno estraneo alla tutela dei diritti umani potrebbe aumentare il rischio che Pegasus venga nuovamente utilizzato contro la società civile.

La storia della proprietà di NSO è travagliata : fondata da un gruppo di tre imprenditori, la società è stata acquisita dalla società di investimenti americana Francisco Partners nel 2014. Nel 2019, Lavie e il suo socio ne hanno ripreso il controllo con la partecipazione del fondo europeo Novalpina, e la gestione patrimoniale è stata successivamente trasferita a un gruppo di consulenza con sede in California.

Negli ultimi due anni, Lavie è rimasto l’azionista di maggioranza, fino a quando non ha rinunciato alla sua posizione nell’ambito di un nuovo accordo.

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