Ben(e)detto – Le insicurezze del Decreto Sicurezza
@Politica interna, europea e internazionale
Martedì 20 maggio 2025, ore 21:00 Con Gian Domenico Caiazza e Andrea Ostellari
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Grave Falla RCE in Remote Desktop Gateway (RD Gateway). Aggiornare Subito
Una vulnerabilità critica nel Remote Desktop Gateway (RD Gateway) di Microsoft che potrebbe consentire agli aggressori di eseguire codice dannoso sui sistemi interessati da remoto. Il difetto, è stato scoperto e segnalato da VictorV (Tang Tianwen) del Kunlun Lab, e deriva da un bug di tipo use-after-free (UAF) attivato da connessioni socket simultanee durante l’inizializzazione del servizio Remote Desktop Gateway.
Remote Desktop Gateway (RD Gateway) è un ruolo di Microsoft Windows Server che consente agli utenti remoti di accedere alle risorse interne in modo sicuro ed efficiente tramite Internet. “La vulnerabilità si verifica quando più thread possono sovrascrivere lo stesso puntatore globale, corrompendo i conteggi dei riferimenti e portando infine alla dereferenziazione di un puntatore sospeso, uno scenario UAF classico”, spiega l’avviso di sicurezza .
La vulnerabilità, identificata come CVE-2025-21297 alla quale è stato assegnato uno score CVSSv3 pari ad 8.1, è stata divulgata da Microsoft nei suoi aggiornamenti di sicurezza di gennaio 2025 e da allora è stata attivamente sfruttata.
Nello specifico, la vulnerabilità esiste nella libreria aaedge.dll, all’interno della funzione CTsgMsgServer::GetCTsgMsgServerInstance, dove un puntatore globale (m_pMsgSvrInstance) viene inizializzato senza un’adeguata sincronizzazione dei thread. Secondo i ricercatori, per sfruttare con successo un attacco è necessario che l’aggressore:
- Connettersi a un sistema che esegue il ruolo Gateway Desktop remoto;
- Attiva connessioni simultanee al RD Gateway (tramite più socket);
- Sfruttare il problema di temporizzazione per cui l’allocazione della memoria e l’assegnazione dei puntatori non sono sincronizzate.
- Fare in modo che una connessione sovrascriva il puntatore prima che un’altra finisca di farvi riferimento.
Sono vulnerabili diverse versioni di Windows Server che utilizzano RD Gateway per l’accesso remoto sicuro, tra cui:
- Windows Server 2016 (installazioni Core e Standard).
- Windows Server 2019 (installazioni Core e Standard).
- Windows Server 2022 (installazioni Core e Standard).
- Windows Server 2025 (installazioni Core e Standard).
Le organizzazioni che utilizzano RD Gateway come punto di accesso fondamentale per dipendenti, collaboratori o partner che lavorano da remoto sono particolarmente a rischio. Microsoft ha risolto questa vulnerabilità nel
Patch Tuesday di maggio 2025, introducendo la sincronizzazione basata su mutex, garantendo che un solo thread possa inizializzare l’istanza globale in un dato momento.
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In Memory of Ed Smylie, Whose Famous Hack Saved the Apollo 13 Crew
Some hacks are so great that when you die you receive the rare honor of both an obituary in the New York Times and an in memoriam article at Hackaday.
The recently deceased, Ed Smylie, was a NASA engineer leading the effort to save the crew of Apollo 13 with a makeshift gas conduit made from plastic bags and duct tape back in the year 1970. Ed died recently, on April 21, in Crossville, Tennessee, at the age of 95.
This particular hack, another in the long and storied history of duct tape, literally required putting a square peg in a round hole. After an explosion on the Apollo 13 command module the astronauts needed to escape on the lunar excursion module. But the lunar module was only designed to support two people, not three.
The problem was that there was only enough lithium hydroxide onboard the lunar module to filter the air for two people. The astronauts could salvage lithium hydroxide canisters from the command module, but those canisters were square. Ed and his team famously designed the required adapter from a small inventory of materials available on the space craft. This celebrated story has been told many times, including in the 1995 film, Apollo 13.
Thank you, Ed, for one of the greatest hacks of all time. May you rest in peace.
Header: Gas conduit adapter designed by Ed Smylie, NASA, Public domain.
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Intelligenza Artificiale: Implementazione del meccanismo dell’attenzione in Python
Il meccanismo di attenzione è spesso associato all’architettura dei transformers, ma era già stato utilizzato nelle RNN (reti ricorrenti).
Nei task di traduzione automatica (ad esempio, inglese-italiano), quando si vuole prevedere la parola italiana successiva, è necessario che il modello si concentri, o presti attenzione, sulle parole inglesi più importanti nell’input, utili per ottenere una buona traduzione.
Non entrerò nei dettagli delle RNN, ma l’attenzione ha aiutato questi modelli a mitigare il problema vanishing gradient, e a catturare più dipendenze a lungo raggio tra le parole.
A un certo punto, abbiamo capito che l’unica cosa importante era il meccanismo di attenzione e che l’intera architettura RNN era superflua. Quindi, Attention is All You Need!
Self-Attention nei Transformers
L’attenzione classica indica dove le parole della sequenza in output devono porre attenzione rispetto alle parole della sequenza di input. È importante in task del tipo sequence-to-sequence come la traduzione automatica.
La self-attention è un tipo specifico di attenzione. Opera tra due elementi qualsiasi della stessa sequenza. Fornisce informazioni su quanto siano “correlate” le parole nella stessa frase.
Per un dato token (o parola) in una sequenza, la self-attention genera un elenco di pesi di attenzione corrispondenti a tutti gli altri token della sequenza. Questo processo viene applicato a ogni token della frase, ottenendo una matrice di pesi di attenzione (come nella figura).
Questa è l’idea generale, in pratica le cose sono un po’ più complicate perché vogliamo aggiungere molti parametri/pesi nell nostra rete, in modo che il modella abbia più capacità di apprendimento.
Le rappresentazioni K, V, Q
L’input del nostro modello è una frase come “mi chiamo Marcello Politi”. Con il processo di tokenizzazione, una frase viene convertita in un elenco di numeri come [2, 6, 8, 3, 1].
Prima di passare la frase al transformer, dobbiamo creare una rappresentazione densa per ogni token.
Come creare questa rappresentazione? Moltiplichiamo ogni token per una matrice. La matrice viene appresa durante l’addestramento.
Aggiungiamo ora un po’ di complessità.
Per ogni token, creiamo 3 vettori invece di uno, che chiamiamo vettori: chiave (K), valore (V) e domanda (Q). (Vedremo più avanti come creare questi 3 vettori).
Concettualmente questi 3 token hanno un significato particolare:
- La chiave del vettore rappresenta l’informazione principale catturata dal token.
- Il valore del vettore cattura l’informazione completa di un token.
- Il vettore query, è una domanda sulla rilevanza del token per il task corrente.
L’idea è che ci concentriamo su un particolare token i e vogliamo chiedere qual è l’importanza degli altri token della frase rispetto al token i che stiamo prendendo in considerazione.
Ciò significa che prendiamo il vettore q_i (poniamo una domanda relativa a i) per il token i, e facciamo alcune operazioni matematiche con tutti gli altri token k_j (j!=i). È come se ci chiedessimo a prima vista quali sono gli altri token della sequenza che sembrano davvero importanti per capire il significato del token i.
Ma qual’è questa operazione magica?
Dobbiamo moltiplicare (dot-product) il vettore della query per i vettori delle chiavi e dividere per un fattore di normalizzazione. Questo viene fatto per ogni token k_j.
In questo modo, otteniamo uno scroe per ogni coppia (q_i, k_j). Trasformiamo questi score in una distribuzione di probabilità applicandovi un’operazione di softmax. Bene, ora abbiamo ottenuto i pesi di attenzione!
Con i pesi di attenzione, sappiamo qual è l’importanza di ogni token k_j per indistinguere il token i. Quindi ora moltiplichiamo il vettore di valore v_j associato a ogni token per il suo peso e sommiamo i vettori. In questo modo otteniamo il vettore finale context-aware del token_i.
Se stiamo calcolando il vettore denso contestuale del token_1, calcoliamo:
z1 = a11v1 + a12v2 + … + a15*v5
Dove a1j sono i pesi di attenzione del computer e v_j sono i vettori di valori.
Fatto! Quasi…
Non ho spiegato come abbiamo ottenuto i vettori k, v e q di ciascun token. Dobbiamo definire alcune matrici w_k, w_v e w_q in modo che quando moltiplichiamo:
- token * w_k -> k
- token * w_q -> q
- token * w_v -> v
Queste tre matrici sono inizializzate in modo casuale e vengono apprese durante l’addestramento; questo è il motivo per cui abbiamo molti parametri nei modelli moderni come gli LLM.
Multi-Head Self-Attention (MHSA) nei Transformers
Siamo sicuri che il precedente meccanismo di self-attention sia in grado di catturare tutte le relazioni importanti tra i token (parole) e di creare vettori densi di quei token che abbiano davvero senso?
In realtà potrebbe non funzionare sempre perfettamente. E se, per mitigare l’errore, si rieseguisse l’intera operazione due volte con nuove matrici w_q, w_k e w_v e si unissero in qualche modo i due vettori densi ottenuti? In questo modo forse una self-attention è riuscita a cogliere qualche relazione e l’altra è riuscita a cogliere qualche altra relazione.
Ebbene, questo è ciò che accade esattamente in MHSA. Il caso appena discusso contiene due head (teste), perché ha due insiemi di matrici w_q, w_k e w_v. Possiamo avere anche più head: 4, 8, 16, ecc.
L’unica cosa complicata è che tutte queste teste vengono gestite in parallelo, elaborandole tutte nello stesso calcolo utilizzando i tensori.
Il modo in cui uniamo i vettori densi di ogni head è semplice, li concateniamo (quindi la dimensione di ogni vettore deve essere più piccola, in modo che quando li concateniamo otteniamo la dimensione originale che volevamo) e passiamo il vettore ottenuto attraverso un’altra matrice imparabile w_o.
Hands-on
Supponiamo di avere una frase. Dopo la tokenizzazione, ogni token (o parola) corrisponde a un indice (numero):
tokenized_sentence = torch.tensor([
2, #my
6, #name
8, #is
3, #marcello
1 #politi
])
tokenized_sentence
Prima di passare la frase nel transformer, dobbiamo creare una rappresentazione densa per ciascun token.
Come creare questa rappresentazione? Moltiplichiamo ogni token per una matrice. Questa matrice viene appresa durante l’addestramento.
Costruiamo questa matrice, chiamata matrice di embedding.
torch.manual_seed(0) # set a fixed seed for reproducibility
embed = torch.nn.Embedding(10, 16)
Se moltiplichiamo la nostra frase tokenizzata con la matrice di embedding, otteniamo una rappresentazione densa di dimensione 16 per ogni token
sentence_embed = embed(tokenized_sentence).detach()
sentence_embed
Per utilizzare il meccanismo di attenzione dobbiamo creare 3 nuove matrici w_q, w_k e w_v. Moltiplicando un token di ingresso per w_q otteniamo il vettore q. Lo stesso vale per w_k e w_v.
d = sentence_embed.shape[1] # let's base our matrix on a shape (16,16)
w_key = torch.rand(d,d)
w_query = torch.rand(d,d)
w_value = torch.rand(d,d)
Calcolo dei pesi di attenzione
Calcoliamo ora i pesi di attenzione solo per il primo token della frase.
token1_embed = sentence_embed
[0]#compute the tre vector associated to token1 vector : q,k,v
key_1 = w_key.matmul(token1_embed)
query_1 = w_query.matmul(token1_embed)
value_1 = w_value.matmul(token1_embed)
print("key vector for token1: \n", key_1)
print("query vector for token1: \n", query_1)
print("value vector for token1: \n", value_1)
Dobbiamo moltiplicare il vettore query associato al token1 (query_1) con tutte le chiavi degli altri vettori.
Quindi ora dobbiamo calcolare tutte le chiavi (chiave_2, chiave_2, chiave_4, chiave_5). Ma aspettate, possiamo calcolarle tutte in una sola volta moltiplicando sentence_embed per la matrice w_k.
keys = sentence_embed.matmul(w_key.T)
keys[0] #contains the key vector of the first token and so on
Facciamo la stessa cosa con i valori
values = sentence_embed.matmul(w_value.T)
values[0] #contains the value vector of the first token and so on
Calcoliamo la prima parte della formula adesso.
import torch.nn.functional as F
# the following are the attention weights of the first tokens to all the others
a1 = F.softmax(query_1.matmul(keys.T)/d**0.5, dim = 0)
a1
Con i pesi di attenzione sappiamo qual è l’importanza di ciascun token. Quindi ora moltiplichiamo il vettore di valori associato a ogni token per il suo peso.
Per ottenere il vettore finale del token_1 che includa anche il contesto.
z1 = a1.matmul(values)
z1
Allo stesso modo, possiamo calcolare i vettori densi consapevoli del contesto di tutti gli altri token. Ora stiamo utilizzando sempre le stesse matrici w_k, w_q, w_v. Diciamo che usiamo una sola head.
Ma possiamo avere più triplette di matrici, quindi una multi-heads. Ecco perché si chiama multi-head attention.
I vettori densi di un token in ingresso, dati in input a ciascuna head, vengono poi concatenati e trasformati linearmente per ottenere il vettore denso finale.
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
torch.manual_seed(0) #
# Tokenized sentence (same as yours)
tokenized_sentence = torch.tensor([2, 6, 8, 3, 1]) # [my, name, is, marcello, politi]
# Embedding layer: vocab size = 10, embedding dim = 16
embed = nn.Embedding(10, 16)
sentence_embed = embed(tokenized_sentence).detach() # Shape: [5, 16] (seq_len, embed_dim)
d = sentence_embed.shape[1] # embed dimension 16
h = 4 # Number of heads
d_k = d // h # Dimension per head (16 / 4 = 4)
# Define weight matrices for each head
w_query = torch.rand(h, d, d_k) # Shape: [4, 16, 4] (one d x d_k matrix per head)
w_key = torch.rand(h, d, d_k) # Shape: [4, 16, 4]
w_value = torch.rand(h, d, d_k) # Shape: [4, 16, 4]
w_output = torch.rand(d, d) # Final linear layer: [16, 16]
# Compute Q, K, V for all tokens and all heads
# sentence_embed: [5, 16] -> Q: [4, 5, 4] (h, seq_len, d_k)
queries = torch.einsum('sd,hde->hse', sentence_embed, w_query) # h heads, seq_len tokens, d dim
keys = torch.einsum('sd,hde->hse', sentence_embed, w_key) # h heads, seq_len tokens, d dim
values = torch.einsum('sd,hde->hse', sentence_embed, w_value) # h heads, seq_len tokens, d dim
# Compute attention scores
scores = torch.einsum('hse,hek->hsk', queries, keys.transpose(-2, -1)) / (d_k ** 0.5) # [4, 5, 5]
attention_weights = F.softmax(scores, dim=-1) # [4, 5, 5]
# Apply attention weights
head_outputs = torch.einsum('hij,hjk->hik', attention_weights, values) # [4, 5, 4]
head_outputs.shape
# Concatenate heads
concat_heads = head_outputs.permute(1, 0, 2).reshape(sentence_embed.shape[0], -1) # [5, 16]
concat_heads.shape
multihead_output = concat_heads.matmul(w_output) # [5, 16] @ [16, 16] -> [5, 16]
print("Multi-head attention output for token1:\n", multihead_output[0])
Conclusioni
In questo post ho implementato una versione semplice del meccanismo di attenzione. Questo non è il modo in cui viene realmente implementato nei framework moderni, ma il mio scopo è quello di fornire alcuni spunti per permettere a chiunque di capire come funziona. Nei prossimi articoli analizzerò l’intera implementazione di un’architettura transformer.
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Malwareless attacks: “Ciao sono del reparto IT. Installa AnyDesk così risolviamo subito il problema”
Gli attacchi di phishing hanno nuovamente attirato l’attenzione degli esperti di sicurezza informatica. Questa volta è diventato attivo il gruppo Luna Moth, noto anche come Silent Ransom Group. Il suo obiettivo era ottenere l’accesso ai sistemi interni di organizzazioni legali e finanziarie negli Stati Uniti per poi estorcere denaro tramite la minaccia di fuga di dati. Una nuova ondata di attacchi è iniziata a marzo 2025 e dimostra un elevato livello di ingegneria sociale senza l’uso di malware.
Lo scenario di attacco si basa sull’imitazione del supporto tecnico. Le vittime ricevono e-mail in cui viene chiesto loro di contattare un presunto reparto IT aziendale. Dopo la chiamata, gli aggressori ti convincono a installare sul tuo computer un software legittimo per il controllo remoto, come AnyDesk, Atera, Syncro, Zoho Assist, Splashtop e altri. Questi programmi sono firmati digitalmente e non destano sospetti da parte degli strumenti di sicurezza. Una volta connessi, gli aggressori ottengono accesso diretto alla postazione di lavoro e possono esaminare il contenuto del sistema, delle unità di rete e di altri dispositivi nell’infrastruttura.
Secondo EclecticIQ, i domini simili agli indirizzi dei veri servizi di supporto vengono utilizzati a scopo di camuffamento. In totale sono stati registrati almeno 37 nomi di dominio di questo tipo tramite GoDaddy. Nella maggior parte dei casi utilizzano nomi falsi, utilizzando le parole chiave “helpdesk” o “supporto” riferendosi a un’azienda specifica, il che consente loro di ingannare con successo i dipendenti delle organizzazioni.
Dopo aver ottenuto l’accesso ai dati, gli aggressori li caricano sui propri server utilizzando le utility WinSCP e Rclone, per poi inviare minacce alle vittime chiedendo il pagamento di un riscatto. Il rifiuto è seguito dalla promessa di pubblicare i dati rubati sulla pagina pubblica di Luna Moth. Secondo EclecticIQ, l’importo del riscatto varia da uno a otto milioni di dollari, a seconda della rilevanza e della portata delle informazioni rubate.
La particolare pericolosità di questi attacchi è evidenziata dall’assenza di allegati dannosi o link infetti. Tutte le interazioni avvengono all’interno di canali legittimi e il software viene installato dagli utenti stessi con il pretesto di ricevere assistenza. Questo schema complica seriamente il rilevamento degli incidenti e richiede una revisione delle politiche di sicurezza all’interno delle aziende. Le misure consigliate includono il blocco degli strumenti RMM inutilizzati e l’inserimento nella blacklist dei domini di phishing noti.
Inoltre l’installazione di software sulle PDL da parte degli utenti dovrebbe essere disabilitata by design.
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Designing A Hobbyist’s Semiconductor Dopant
[ProjectsInFlight] has been on a mission to make his own semiconductors for about a year now, and recently shared a major step toward that goal: homemade spin-on dopants. Doping semiconductors has traditionally been extremely expensive, requiring either ion-implantation equipment or specialized chemicals for thermal diffusion. [ProjectsInFlight] wanted to use thermal diffusion doping, but first had to formulate a cheaper dopant.
Thermal diffusion doping involves placing a source of dopant atoms (phosphorus or boron in this case) on top of the chip to be doped, heating the chip, and letting the dopant atoms diffuse into the silicon. [ProjectsInFlight] used spin-on glass doping, in which an even layer of precursor chemicals is spin-coated onto the chip. Upon heating, the precursors decompose to leave behind a protective film of glass containing the dopant atoms, which diffuse out of the glass and into the silicon.
After trying a few methods to create a glass layer, [ProjectsInFlight] settled on a composition based on tetraethyl orthosilicate, which we’ve seen used before to create synthetic opals. After finding this method, all he had to do was find the optimal reaction time, heating, pH, and reactant proportions. Several months of experimentation later, he had a working solution.
After some testing, he found that he could bring silicon wafers from their original light doping to heavy doping. This is particularly impressive when you consider that his dopant is about two orders of magnitude cheaper than similar commercial products.
Of course, after doping, you still need to remove the glass layer with an oxide etchant, which we’ve covered before. If you prefer working with lasers, we’ve also seen those used for doping.
youtube.com/embed/1dFj-tGn8DI?…
instagram.com/reel/DJMdfVrKGPa…
=
mega.nz/file/KkMiHZhS#oWjNzN0R…
I from time to time post this short video: listen to #GideonLevy, since he simply speaks the truth.
#apartheid #racism #EthnicCleansing #genocide #Gaza #Palestine
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Scoperti "dispositivi sospetti"in numerosi inverter cinesi
Scoperti "interruttori cinesi" all'interno degli inverter. Secondo gli USA, la Cina potrebbe disattivare da remoto le reti elettriche in caso di conflitto.Andrea Maiellano (Tom's Hardware)
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allergia - sgrunt!
maledette #graminacee! 🤧🤧😭ho consumato mille fazzoletti (cit.)
pollenundallergie.ch/informazi…
#allergia #nasochecola #occhicheprudono
Pollini e allergie - Graminacee
Grado d'allergia molto alto; le graminacee rappresentano il principale allergene del polline; quasi tutti le specie di graminacee provocano allergie.www.pollenundallergie.ch
Ma cancellarsi da Facebook è davvero possibile?
Mesi fa mi sono cancellato da Facebook e sono venuto qui.
Non ho fatto la sospensione dell'account ma proprio la cancellazione. Il sistema mi aveva detto che per 30 giorni avrebbe mantenuto l'account, casomai avessi cambiato idea, e poi l'avrebbe cancellato.
Ormai sono passati mesi ma un mio amico mi ha mandato una screenshot in cui il mio account si vede ancora, come se non fosse mai stato cancellato.
Voi come lo spiegate? Può essere che quel mio amico stia vedendo il contenuto della cache del suo browser?
Facebook and Meta are extremely untrustworthy. I do not think they ever really delete user data even if they claim to do so.
They treat their users like cattle and regard user data as Meta's own property.
A Palazzo Chigi trilaterale Meloni, Vance e von der Leyen. La premier: "Spero sia un nuovo inizio"
Il vicepresidente Usa: "Meloni si è offerta di fare da ponte, Trump e io felici". La presidente della Commissione Ue: "Grazie a Meloni". Stamane Merz, Macron e Starmer avevano annunciato una telefonata con Trump per domaniRedazione di Rainews (RaiNews)
Diritti Lgbtqi+: la Romania supera la Polonia come peggior Paese Ue, Italia in fondo alla classifica
Dopo sei anni, la Polonia non è più il peggior Paese in Europa per le persone Lgbtqi+, secondo l'annuale "Rainbow Map" pubblicata dall'ongILGA-Europe. Italia in fondo alla classificaKatarzyna-Maria Skiba (Euronews.com)
Oggi 18 maggio, nel 1897, nasce il regista italiano naturalizzato statunitense Frank Capra
Frank Russell Capra, nome originario Francesco Rosario Capra, nasce il 18 maggio 1897 a Bisacquino, in provincia di Palermo. Emigrato a sei anni con la famiglia in California, a Los Angeles, nel 1922 dirige il cortometraggio "Fultah Fisher's Boarding House. La sua prima regia di un lungometraggio è "La grande sparata".
Il primo film totalmente sonoro, invece, è "L'affare Donovan", una detective story del 1929.
Il successo straordinario arriva con "Accadde una notte", che vince gli Oscar per la migliore regia, per il miglior film, per la migliore attrice protagonista, per il migliore attore protagonista e per la migliore sceneggiatura.
Tra il 1936 e il 1941 conquista trentuno candidature e sei premi Oscar con soli cinque film.
Dopo "La vita è meravigliosa", del 1946 va incontro a un declino professionale accentuato dalla diminuzione della sua creatività.
Poco più che sessantenne abbandona l'attività cinematografica, scegliendo di ritirarsi: muore il 3 settembre 1991 a La Quinta alla età di 94 anni.
Storia reshared this.
L'immagine è una fotografia in bianco e nero di un uomo in giacca e cravatta. Indossa una giacca a quadretti con un colletto a punta e una cravatta scura. Ha una sigaretta tra i denti, con un'espressione seria e pensierosa. La sua postura è eretta e sembra essere in un contesto formale. Lo sfondo è sfocato, mettendo in risalto il soggetto.
Fornito da @altbot, generato localmente e privatamente utilizzando Ovis2-8B
🌱 Energia utilizzata: 0.121 Wh
Con gli occhiali smart Aperol e Bellini Meta intende ubriacare il diritto alla privacy?
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Meta sarebbe al lavoro su di un software per i suoi occhiali smart capaci di raccogliere una gran quantità di dati, inclusi quelli biometrici, delle persone inquadrate dalle lenti. E già si profilano seri
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Quel difetto mai sanato di Spid che apre la porta ai malintenzionati
L'articolo proviene da #StartMag e viene ricondiviso sulla comunità Lemmy @Informatica (Italy e non Italy 😁)
Le falle nel sistema di identificazione via Internet permettono oggi di creare più profili Spid del tutto fasulli. I malintenzionati possono così avere accesso a documenti riservati e dirottare indennizzi e pensioni sui
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VIDEO. Delegazione italiana a Rafah: “Stop all’attacco israeliano, salviamo Gaza”
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Decine di italiani, tra deputati, cooperanti, attivisti e giornalisti, hanno raggiunto oggi il valico di Rafah tra il Sinai e Gaza per manifestare a sostegno della popolazione palestinese sotto i bombardamenti israeliani, per la fine dell'offensiva
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Una nuova finanza per la difesa europea. La Dsr bank vista da Fiona Murray
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Il 19 maggio a Londra i leader si incontreranno per firmare uno storico Patto di Difesa tra Regno Unito e Unione europea. Ma quello che seguirà sarà influenzato non solo dalla politica, ma anche dall’economia. Per sostenere una deterrenza credibile a lungo termine, il
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Apple fa l’indiana, ma non d’America. E Trump s’arrabbia
L'articolo proviene da #StartMag e viene ricondiviso sulla comunità Lemmy @Informatica (Italy e non Italy 😁)
I dazi hanno spinto Apple ad accelerare il trasloco della propria filiera dalla Cina all'India, ma è sempre più evidente che Trump sperava inducessero Cupertino a realizzare iPhone 'made in Usa'. E il presidente americano non
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Passi per i prodotti che richiedono manodopera a basso costo, gli #iphone?
@informatica
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Giornali con le idee chiare
Dopo Meta, tocca a Google. Ken Paxton continua a terrorizzare le Big Tech
L'articolo proviene da #StartMag e viene ricondiviso sulla comunità Lemmy @Informatica (Italy e non Italy 😁)
Il procuratore generale del Texas lo scorso anno aveva spinto Meta a siglare un accordo per un risarcimento record (1,4 miliardi di dollari) così da lasciare cadere le accuse di violazione della privacy. Oggi Paxton ritorna
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Come crescono le startup tedesche di Intelligenza artificiale
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Startup tedesche ancora poco conosciute, come Celonis, Prewave, Tacto e Osapiens, stanno diffondendo le loro soluzioni basate sull'Ia per aiutare le imprese a navigare startmag.it/innovazione/german…
Informatica (Italy e non Italy 😁) reshared this.
Spero che l'amore trionfi, che si mettano insieme e che inizino una bella convivenza.
In Albania.
Gruppi di Fisica nel Fediverso italiano?
Ho fatto una ricerca con "!fisica", che se non ricordo male dovrebbe servire a cercare gruppi di Fisica, ma non ho trovato nulla.
Per vedere se stavo cercando in maniera corretta ho fatto una ricerca con "!physics" e me ne sono venuti fuori quattro.
Davvero non esiste un gruppo di appassionati di Fisica in italiano oppure sono io che sbaglio qualcosa?
Ora devo solo trovare un'idea per il fine settimana di Pentecoste (7-9 giugno).
Io e il mio compagno vorremmo fare una breve vacanza, indifferente dove (CH o IT) ma non abbiamo molte idee. Considerato che:
- abbiamo un budget ridotto
- lui sabato lavora fino alle 15:00 in zona Lugano
- Lunedì dovremmo essere di ritorno per le 18:00
- vorremo evitare km di coda al Gottardo/dogane
- io vorrei visitare una città, qualcosa di storico o culturale
- lui preferirebbe relax tipo SPA.
Avete dei suggerimenti?
Vacanze separate? 😁😁😁
Oppure, tu a spasso per Firenze e lui alla Grotta Giusti dalle parti di Pistoia (un'oretta d'auto) oppure al centro benessere Asmana (nelle immediate vicinanze di Firenze).
Belle idee, ma Firenze è un po' fuori mano visto che non abbiamo tanto tempo a disposizione.
Ogni tanto torno a scrivere qualcosa 😉
Ma non è cambiato granché: sempre periodo tosto, il lavoro continua a non piacermi ma almeno inizio a capire cosa sto facendo.
Dopo la cosa "grave" di qualche settimana fa, ho deciso di parlarne con un superiore che mi ha ascoltata e fatto capire che quel che è successo non è una novità e che il soggetto è già noto per comportarsi in modo scorretto. Presumo che non cambierà nulla, ma io sono ugualmente fiera di me.
Intanto ho consegnato la mini tesi per la verifica competenze del corso FIDE - e vado fiera anche di questo.
Settimana scorsa sono andata a correre lungo il fiume (+ esercizi del percorso vita, perché non mi andava di stare al chiuso in palestra.) dopo un lunghissimo periodo di stop... il ginocchio mi fa sempre male, ho corso lenta e per pochi chilometri.. ma porcamiseria quanto mi mancava!
ADUC - Perché votare SI al referendum sugli infortuni sul lavoro
Una nota dell'ADUC, Associazione Diritti Utenti e Consumatori.
freezonemagazine.com/news/colo…
Appuntamento esclusivo presso la Galleria d’Arte Antonio Colombo che in questi giorni ospita le meravigliose chitarre Wandrè. Per l’occasione arriverà direttamente da Basilea la Wandrè Rock Oval del 1958, suonata da Lucio Corsi al Festival di Sanremo e all’Eurovision. Chitarre diventate leggenda a partire dalla Brigitte Bardot la cui curve seguono quelle del
L’Italia guardi all’Europa senza dimenticare la Difesa. L’opinione di Nones
@Notizie dall'Italia e dal mondo
Lo sconquasso provocato nello scenario internazionale dall’amministrazione Trump rende molto più difficile prevedere le sue possibili implicazioni. Questo vale inevitabilmente anche per il processo di integrazione europea nel campo della politica estera e di difesa. Se in
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Ieri sera mi sono immerso in "Adriano Olivetti - La forza di un sogno", rimanendo profondamente colpito. Negli anni '50, quando il capitalismo industriale definiva ogni aspetto della società, Olivetti osò immaginare e costruire qualcosa di rivoluzionario: un'impresa dove la tecnologia e la produzione erano al servizio della persona, non viceversa.
Quella visione, in anticipo di decenni, risuona oggi con urgenza rinnovata. In un'epoca in cui l'intelligenza artificiale promette (o minaccia) di trasformare radicalmente il mondo del lavoro, le intuizioni di Olivetti sulla centralità dell'essere umano sembrano profetiche.
Ispirato da questo pioniere italiano, ho tentato di articolare alcuni principi per un futuro in cui la tecnologia possa liberarci anziché alienarci, in cui il valore umano trascenda la mera produttività economica. Ne è nato questo manifesto per un nuovo rapporto con il lavoro nell'era dell'IA.
Non sono certo di avere tutte le risposte, ma credo fermamente che sia tempo di porsi le domande giuste. Sono curioso di conoscere le vostre riflessioni.
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OLTRE IL LAVORO
Un Manifesto per l'Era dell'Intelligenza Artificiale
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INTRODUZIONE
Riscoprire la Nostra Umanità
La trasformazione che stiamo vivendo non è la fine della rilevanza umana. È l'inizio di una nuova definizione di cosa significa essere umani in un'era di automazione avanzata.
Non è più tempo di chiederci se l'intelligenza artificiale sostituirà il nostro lavoro, ma di domandarci chi vogliamo essere in questo nuovo contesto. Il successo, in questa nuova era, non sarà misurato dal potere d'acquisto o dallo status professionale, ma dalla capacità di contribuire con le proprie unicità al bene collettivo, dalla ricchezza delle relazioni create, dalla profondità delle esperienze vissute e dalla bellezza generata.
Come scrisse il filosofo Bertrand Russell nel suo saggio "Elogio dell'ozio" già nel 1932: "La concezione secondo cui ogni tipo di attività deve essere motivata dal profitto è una concezione adatta agli schiavi, non alle persone libere."
Siamo giunti a un punto di svolta storico in cui le macchine possono liberarci non solo dalle fatiche fisiche, ma anche da molte mansioni cognitive ripetitive. Questa non è una minaccia, ma un'opportunità per riscrivere il contratto sociale che lega il nostro valore come esseri umani alla nostra produttività economica.
La Crisi dell'Identità Basata sul Lavoro
"Cosa fai nella vita?" È spesso la seconda domanda che ci viene posta dopo il nostro nome. La risposta, invariabilmente, è la nostra professione. Questa semplice convenzione sociale rivela quanto profondamente la nostra identità sia intrecciata con il nostro ruolo produttivo.
Lo psicologo del lavoro David Blustein descrive questo fenomeno come "l'identità occupazionale", un costrutto che si forma in tenera età e che gradualmente diventa l'architrave della nostra autopercezione. In un'epoca in cui l'automazione e l'intelligenza artificiale stanno riconfigurando interi settori professionali, questo legame profondo tra 'chi siamo' e 'cosa facciamo' diventa problematico.
L'economista Guy Standing ha coniato il termine "precariato" per descrivere una nuova classe sociale caratterizzata non solo dall'insicurezza lavorativa, ma anche da una profonda crisi identitaria. Quando il lavoro diventa frammentato, intermittente o semplicemente scompare, cosa rimane della nostra definizione di sé?
Nelle società occidentali, particolarmente in quelle con forti tradizioni manifatturiere come l'Italia, l'artigianato e la maestria professionale non sono solo mezzi di sussistenza, ma pilastri dell'identità culturale. La scomparsa di queste professioni non comporta solo disoccupazione, ma una vera e propria crisi esistenziale collettiva.
La vera sfida che ci attende non è quindi solo tecnologica o economica, ma profondamente filosofica: come definiamo il nostro valore e la nostra identità in un mondo dove il lavoro tradizionale diventa solo una componente marginale dell'equazione umana?
I Rischi di una Transizione Non Governata
La filosofa Hannah Arendt distingueva tra "labor" (il lavoro per la sopravvivenza), "work" (la creazione di artefatti duraturi) e "action" (l'attività politica e sociale). L'intelligenza artificiale potrebbe liberarci dal "labor", ma senza una transizione guidata eticamente, rischiamo di creare nuove forme di disuguaglianza e alienazione.
Un recente studio del McKinsey Global Institute stima che entro il 2030, milioni di lavoratori potrebbero dover cambiare categorie occupazionali. Tale transizione, senza adeguati ammortizzatori sociali e percorsi di riqualificazione, potrebbe esacerbare le disuguaglianze esistenti.
Il rischio è amplificato dai bias algoritmici. Studi accademici hanno dimostrato che i sistemi di riconoscimento facciale presentano tassi di errore significativamente superiori nell'identificazione di persone con pelle scura. In ambito sanitario, analisi pubblicate su riviste scientifiche hanno rivelato che algoritmi largamente utilizzati negli ospedali americani sistematicamente sottovalutano i bisogni di cura delle minoranze etniche.
Questi bias non sono bug, ma caratteristiche intrinseche di sistemi addestrati su dati storici che riflettono disuguaglianze strutturali. Come sottolinea Safiya Umoja Noble nel suo libro "Algorithms of Oppression", "gli algoritmi non sono neutri; sono prodotti delle scelte umane e delle priorità sociali."
La diversità di approcci etici tra le principali aziende tecnologiche evidenzia come stiamo assistendo non solo a una rivoluzione tecnologica, ma a una competizione tra diverse visioni del futuro.
Nuovi Modelli Fattibili per il Futuro del Lavoro
La transizione verso un nuovo paradigma lavorativo richiede soluzioni concrete che trascendano sia l'utopismo irrealizzabile che il conservatorismo miope. Ecco alcuni modelli che stanno già emergendo e che potrebbero diventare pilastri della nuova economia:
1. La Settimana Lavorativa Progressivamente Ridotta
La settimana di 4 giorni non è più un esperimento radicale. Aziende come Microsoft Giappone hanno registrato aumenti significativi di produttività dopo la sua implementazione. La Nuova Zelanda, l'Islanda e la Spagna hanno avviato programmi pilota a livello nazionale. La riduzione progressiva dell'orario di lavoro – passando dalle attuali 40 ore a 32, e potenzialmente a 24 nel prossimo decennio – creerebbe spazio per attività di cura, formazione continua e partecipazione civica, distribuendo meglio il lavoro disponibile.
2. Carriere Discontinue e Sabbatici Strutturati
Il modello delle "carriere lineari" è già in declino. Un approccio più sostenibile prevede periodi sabbatici programmati ogni 5-7 anni di attività professionale, supportati da incentivi fiscali e previdenziali. Aziende come Intel e Adobe hanno già implementato programmi sabbatici strutturati, riscontrando miglioramenti in creatività, innovazione e riduzione del burnout. Tali interruzioni pianificate consentirebbero riqualificazione, esplorazione di nuovi interessi o semplicemente recupero psico-fisico.
3. Economia Contributiva e dei Beni Comuni
Ispirata dal lavoro del filosofo Bernard Stiegler, l'economia contributiva valorizza forme di creazione di valore non riconosciute dal mercato. Piattaforme come Decidim a Barcellona o la rete dei Fab Lab dimostrano come sia possibile creare ecosistemi economici ibridi dove contributi non monetizzati (conoscenza, tempo, competenze) vengono riconosciuti attraverso sistemi di crediti sociali o monete complementari. Le cooperative di dati (data cooperatives) consentono agli individui di condividere e valorizzare collettivamente i propri dati, creando valore distribuito anziché estratto.
4. Lavoro Flessibile e Organizzazioni Distribuite
Il modello "Digital Nomad Visa" adottato da paesi come Estonia, Croazia e Portogallo potrebbe evolversi in un sistema più sofisticato di "mobilità del lavoro", dove la localizzazione fisica diventa irrilevante per molte professioni. Piattaforme come Colony.io stanno sperimentando modelli organizzativi completamente distribuiti, dove i contributi vengono riconosciuti attraverso token di partecipazione. Questo approccio consente alle persone di contribuire a progetti diversi in base alle proprie competenze e disponibilità, superando il concetto di "posto di lavoro" fisso.
5. Laboratori Civici e Innovazione Sociale
I "Civic Labs" combinano elementi di co-working, incubazione d'impresa e servizio pubblico. A Seoul, il Social Innovation Park ospita oltre 50 iniziative che affrontano sfide urbane, dalla gestione dei rifiuti all'assistenza agli anziani, creando forme di lavoro ibride tra volontariato, imprenditoria sociale e servizio civico. Questi spazi permettono alle persone di contribuire alla propria comunità mentre sviluppano competenze e reti professionali, riscrivendo il confine tra lavoro retribuito e impegno civico.
6. Formazione Continua Integrata nel Ciclo di Vita
Università come la 42 in Francia e negli USA hanno sviluppato modelli educativi peer-to-peer senza professori, completamente gratuiti e accessibili a qualsiasi età. La Singapore SkillsFuture Initiative fornisce a ogni cittadino crediti formativi da utilizzare nell'arco della vita. Questi approcci riconoscono che nell'era dell'IA, l'apprendimento non può essere confinato ai primi 20-25 anni di vita, ma deve diventare un'attività continua, intrecciata con periodi di lavoro attivo e pause sabbatiche.
7. Contratti Sociali Basati sull'Impatto e non sul Tempo
I "Social Impact Bonds" e i "Pay for Success Contracts" stanno ridefinendo il concetto di lavoro per il settore pubblico e non-profit. Anziché pagare per ore lavorate, questi strumenti remunerano i risultati verificabili in ambito sociale o ambientale. Questo modello potrebbe espandersi, creando un'economia dove non è il tempo dedicato, ma l'impatto generato a determinare la remunerazione, liberando creatività nella risoluzione dei problemi e consentendo maggiore autonomia nella gestione del proprio tempo.
Il Reddito di Base come Fondamento della Transizione
L'economista Guy Standing, tra i fondatori della Basic Income Earth Network, definisce il reddito di base universale non come un semplice sussidio, ma come un "dividendo sociale" derivante dalla ricchezza collettivamente creata.
Diversi esperimenti in tutto il mondo stanno dimostrando che, contrariamente ai timori, un reddito di base garantito non riduce l'attività lavorativa, ma la trasforma. In Finlandia, i beneficiari non hanno lavorato meno, ma hanno migliorato il loro benessere psicologico e la fiducia nelle istituzioni. In Kenya, uno studio a lungo termine ha mostrato aumenti significativi nell'avvio di piccole imprese e nella scolarizzazione.
In un contesto in cui l'automazione potrebbe rendere obsoleti milioni di posti di lavoro, il reddito di base rappresenta non un lusso, ma una necessità strutturale.
In Germania, l'esperimento che ha fornito 1.200 euro mensili a 122 partecipanti ha mostrato risultati promettenti in termini di benessere psicologico, partecipazione civica e iniziativa personale. Risultati simili emergono dal programma Stockton Economic Empowerment Demonstration (SEED) in California, dove un reddito minimo garantito ha portato a migliori risultati occupazionali e ridotto l'ansia finanziaria.
Un Nuovo Manifesto del Lavoro: Sette Principi per l'Era dell'IA
Per navigare questa transizione epocale, propongo un nuovo "manifesto del lavoro" basato su sette principi fondamentali:
1. Dalla Professione all'Identità Multipla
Riconosciamo che siamo più delle nostre professioni. La nostra identità si compone di molteplici dimensioni: i nostri valori, relazioni, interessi, contributi alla comunità. Il lavoro retribuito è solo una delle espressioni del nostro essere, non la sua totalità. Le politiche pubbliche, i sistemi educativi e le norme sociali devono evolvere per riconoscere e valorizzare questa multidimensionalità.
2. Dall'Occupazione al Contributo
Superiamo l'equazione "valore umano = occupazione". Ridefiniamo il contributo sociale per includere attività cruciali ma storicamente non riconosciute: la cura dei familiari, il volontariato, la produzione artistica e culturale, l'innovazione civica, la manutenzione dei beni comuni. Questi contributi meritano riconoscimento non solo simbolico ma anche materiale, attraverso nuovi sistemi di protezione sociale.
3. Dalla Competizione alla Collaborazione
L'idea che l'uomo debba competere con la macchina è un vicolo cieco. Il valore umano non risiede nella velocità di calcolo o nella memorizzazione, ma nella creatività, nell'intelligenza emotiva, nella capacità di connessione e nella comprensione contestuale. L'intelligenza artificiale dovrebbe essere uno strumento di potenziamento, non di sostituzione. Il modello "essere umano + AI" unisce efficienza e qualità, liberandoci dai compiti ripetitivi.
4. Dalla Scarsità all'Abbondanza Distribuita
L'automazione e la digitalizzazione creano potenzialmente un'economia di abbondanza. Il problema non è la scarsità di risorse, ma la loro distribuzione. Meccanismi come il reddito di base universale, le cooperative di dati, le valute complementari e i modelli di proprietà condivisa possono trasformare i guadagni di produttività dell'IA in prosperità distribuita anziché concentrata.
5. Dalla Rigidità alla Modularità Temporale
Abbandoniamo il modello lineare "educazione-lavoro-pensione" per abbracciare percorsi di vita più fluidi e modulari. Periodi di lavoro intenso si alternano a sabbatici, formazione, cura, esplorazione. Questo richiede nuovi modelli previdenziali, formativi e occupazionali che riconoscano e supportino questa modularità, invece di penalizzarla.
6. Dalla Standardizzazione alla Personalizzazione
I modelli educativi e lavorativi standardizzati del XX secolo sono inadeguati per il XXI. L'IA permette percorsi di apprendimento e contributo altamente personalizzati, adattati alle capacità, interessi e circostanze di ciascuno. Le istituzioni devono evolvere per supportare questa personalizzazione, superando approcci "taglia unica" nell'istruzione e nelle politiche occupazionali.
7. Dalla Crescita alla Rigenerazione
Oltrepassiamo l'ossessione per la crescita economica misurata esclusivamente dal PIL. Adottiamo metriche di successo più olistiche che valorizzino la rigenerazione ambientale, il benessere psicologico, la coesione sociale e la realizzazione personale. Il lavoro nell'era dell'IA dovrebbe contribuire non solo alla creazione di valore economico, ma alla rigenerazione dei sistemi naturali e sociali da cui dipendiamo.
CONCLUSIONE
Prepararsi alla Transizione
La transizione verso questo nuovo paradigma sarà graduale ma irreversibile. Come osservano molti studiosi contemporanei, per la prima volta nella storia possiamo liberare gli esseri umani dalla necessità di lavorare per vivere. La domanda è: cosa faremo con questa libertà?
Economisti come Mariana Mazzucato suggeriscono che dobbiamo "passare da un capitalismo estrattivo a un'economia della missione", orientata verso la risoluzione delle grandi sfide del nostro tempo: cambiamento climatico, disuguaglianza, invecchiamento demografico.
Per affrontare questa transizione, è necessario un nuovo patto sociale tra cittadini, imprese e istituzioni. Non possiamo delegare questa trasformazione né al mercato, che tende a massimizzare il profitto a breve termine, né esclusivamente allo Stato, spesso vincolato da cicli elettorali e visioni limitate.
È necessario un approccio collaborativo, in cui:
- Le istituzioni educative
preparino le nuove generazioni non solo a professioni specifiche, ma a un futuro di apprendimento continuo, adattabilità e creatività.
- Le imprese
riconoscano che il loro successo a lungo termine dipende dal benessere delle persone e del pianeta, non solo dalla massimizzazione del valore per gli azionisti.
- I cittadini
si impegnino attivamente nella ridefinizione del contratto sociale, rivendicando il diritto a una vita dignitosa e significativa al di là del paradigma produttivo tradizionale.
- I sindacati e le organizzazioni della società civile
evolvano per rappresentare non solo i lavoratori tradizionali, ma tutte le forme di contributo sociale.
La vera domanda non è se l'intelligenza artificiale ci ruberà il lavoro, ma se sapremo cogliere questa opportunità per creare una società più giusta, sostenibile e umana.
Il futuro del lavoro non è semplicemente un insieme di nuove professioni o competenze. È una nuova comprensione di cosa significhi contribuire al mondo come esseri umani liberi e creativi. Non è la fine del lavoro umano – è l'inizio della sua trasformazione più profonda!
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Manifesto sul Lavoro del futuro
"Il 'Lavoro' non è quello che fai, ma il valore che crei"
Andrea Millozzi
freezonemagazine.com/articoli/…
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