In a recent write-up, [David Delony] explains how he built a Wolfram Mathematica-like engine with Python.

Core to the system is SymPy for symbolic math support. [David] said being able to work with symbolic math easily has helped his understanding of calculus and linear algebra. For statistics support he includes NumPy, pandas, and SciPy. NumPy is useful for creating multidimensional arrays and supports basic descriptive statistics such as mean, median, and standard deviation; pandas is a library for operating on tabular data arranged into “DataFrames”, it can load data from spreadsheets (including Excel) and relational databases; and SciPy is a “grab bag” of operations designed for scientific computing, it includes some useful statistics operations, including common probability distributions, such as the binomial, normal, and Student’s t-distribution.

For regression analysis [David] includes statsmodels and Pingouin. If you’re not familiar with the term “regression analysis” it basically refers to the process of curve fitting. When your data is two-dimensional, with one dependent variable, the simple linear regression algorithm will generate a function that fits the data as y = mx + b, including the slope (m) and the y-intercept (b); this can be extrapolated to higher dimensional data and other types of regression.

If you have an interest in symbolic math you might enjoy learning about Mathematica And Wolfram On The Raspberry Pi.

hackaday.com/2025/10/26/making…

Secondo The Information, OpenAI sta lavorando attivamente alla propria rete neurale per la creazione musicale, che competerà con progetti come Suno e Udio.

Le fonti della pubblicazione riportano che il nuovo prodotto dovrebbe avere diverse modalità. In primo luogo, genererà semplicemente una traccia in base a una richiesta di testo. In secondo luogo, il modello sarà in grado di creare musica per una traccia vocale registrata dall’utente o per un video. Questo amplia significativamente la gamma di applicazioni dell’IA.

OpenAI è molto cauta in materia di copyright, soprattutto dopo il lancio di Sora 2, che inizialmente generava copie di molti personaggi famosi, reali e immaginari, da Stephen Hawking a Pikachu. Per creare il modello musicale, l’azienda sta collaborando con la Juilliard School, uno dei conservatori più prestigiosi degli Stati Uniti.

Gli studenti della scuola contribuiscono ad annotare il materiale musicale: spartiti, struttura e armonie. L’idea è di addestrare il modello non semplicemente a partire da tracce scaricate, ma utilizzando una logica musicale attentamente annotata, che riduce i rischi legali e migliora la coerenza musicale.

Non è ancora noto se il nuovo prodotto verrà rilasciato come app standalone o integrato in uno dei prodotti di OpenAI. Un candidato logico per l’integrazione sarebbe Sora 2, che potrebbe sovrapporre colonne sonore AI ai video creati con esso. La data di lancio del nuovo modello non è stata divulgata.

Sebbene OpenAI abbia lanciato modelli di musica generativa in passato, questi sono precedenti al lancio di ChatGPT; più di recente, l’azienda ha sviluppato modelli audio focalizzati su sintesi vocale e sintesi vocale.

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It is hard to remember a time when no one had a spreadsheet. Sure, you had big paper ledgers if you were an accountant. But most people just scribbled their math on note paper or, maybe, an engineering pad. [Christopher Drum] wanted to look at what the state of the art in 1978 spreadsheet technology could do. So he ran VisiCalc.

Surprisingly, VisiCalc got a lot of things right that we still use today. One thing we don’t see much of is the text-based menu. As [Christopher] puts it, when you press the slash key, “what first appears to be ‘the entire alphabet’ pops up at the top of the screen.” In reality, it is a menu of letters that each correspond to some command. For example, C will clear the sheet (after prompting you, of course).

Interestingly, VisiCalc of the day didn’t do a natural order of evaluation. It would process by rows or by columns, your choice. So if cell A1 depended on cell B5, you’d probably get a wrong answer since A1 would always be computed before B5. Interestingly, the old Apple didn’t have up and down keys, so you had to toggle what the right and left keys did using the space bar. Different times!

This is a great look into a very influential piece of software and its tutorials. If you have old VisiCalc files you want to drag into the 21st century, [Christopher] explains the convoluted process to get mostly there.

We’ve been known to abuse spreadsheets pretty badly, although we’ve seen worse.

hackaday.com/2025/10/26/spread…

Gli specialisti di BI.ZONE hanno identificato due vulnerabilità (CVE-2025-62592 e CVE-2025-61760) in Oracle VirtualBox. Combinate assieme consentivano a un aggressore di uscire da una macchina virtuale e raggiungere il sistema host macOS basato su ARM.

Si sottolinea che questa è la prima catena di vulnerabilità di questo tipo di cui si abbia notizia pubblica dal rilascio della versione 7.1.0 di VirtualBox nel 2024, che ha introdotto il supporto ARM in macOS.

La vulnerabilità CVE-2025-62592 (punteggio CVSS 6.0) è stata scoperta nella scheda grafica virtuale QemuRamFB nel gestore di lettura MMIO qemuFwCfgMmioRead. Consente a un aggressore di leggere una quantità illimitata di memoria oltre i limiti dell’array. Di conseguenza, l’aggressore può accedere a dati sensibili, inclusi indirizzi base randomizzati di programmi e librerie. La vulnerabilità riguarda solo VirtualBox per macOS su un processore ARM.

CVE-2025-61760 (punteggio CVSS 7,5) è una vulnerabilità di buffer overflow basata sullo stack nella funzione virtioCoreR3VirtqInfo. Un aggressore può sfruttare questa vulnerabilità utilizzando le informazioni ottenute sfruttando il CVE-2025-62592. L’aggressore può quindi uscire dalla macchina virtuale ed eseguire codice arbitrario sull’host, assumendo il controllo dell’hypervisor e di altre macchine virtuali.

Di conseguenza, l’aggressore può accedere al microfono e alla fotocamera del dispositivo, leggere e modificare qualsiasi file, compresi quelli di altre applicazioni. Può anche avviare nuovi processi, ottenendo di fatto il controllo quasi completo del sistema operativo host.

“Quando si sviluppa un exploit per applicazioni moderne, gli aggressori hanno spesso bisogno di due vulnerabilità: una per far trapelare ASLR e una per corrompere le strutture di memoria dei processi. Le vulnerabilità scoperte dal nostro team sono autosufficienti per questa catena. Il loro sfruttamento è in qualche modo ostacolato da mitigazioni protettive come NX (No-eXecute) e stack canary, ma è possibile sovrascrivendo altre variabili locali della funzione virtioCoreR3VirtqInfo”, commenta Pavel Blinnikov, responsabile del team di ricerca sulle vulnerabilità.

Le informazioni sulle vulnerabilità sono state segnalate al fornitore e il 21 ottobre 2025 Oracle ha rilasciato un aggiornamento critico della patch che risolve entrambi i problemi.

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Gli specialisti di Google hanno rimosso da YouTube oltre 3.000 video che diffondevano informazioni nascoste mascherate da software hackerato e trucchi per videogiochi. I ricercatori di Check Point hanno soprannominato questa campagna ” YouTube Ghost Network” e hanno riferito che era attiva dal 2021, con un forte aumento nel 2025, quando il numero di video dannosi è triplicato.

Secondo i ricercatori, gli autori di questi attacchi hanno dirottato account YouTube legittimi e, sfruttando le loro identità, hanno pubblicato tutorial che promettevano versioni pirata gratuite di Photoshop e FL Studio, oltre a trucchi e hack per Roblox. Invece del software promesso, le vittime hanno ricevuto gli infostealer Rhadamanthys e Lumma, che hanno rubato credenziali e portafogli crittografici.

La rete fantasma di YouTube si avvaleva di migliaia di account falsi e compromessi che operavano in sinergia. Alcuni account pubblicavano video con link dannosi, altri manipolavano i “Mi piace” e i commenti per creare l’illusione di attività, e altri ancora condividevano link a questi video tramite la funzione “Community” di YouTube.

“Questa campagna ha sfruttato i segnali di fiducia (visualizzazioni, Mi piace, commenti) per far apparire sicuri i contenuti dannosi”, spiegano i ricercatori di Check Point. “Quello che sembrava un tutorial utile si è rivelato una trappola informatica accuratamente congegnata”.

Agli utenti caduti nella trappola dei truffatori veniva chiesto di disattivare il software antivirus e di scaricare un archivio da Dropbox, Google Drive o MediaFire. Invece del software previsto, l’archivio conteneva un malwareche, una volta avviato, rubava i dati della vittima e li trasmetteva ai server degli hacker.

I ricercatori segnalano che un canale hackerato con 129.000 iscritti ha pubblicato un video che promuoveva una versione hackerata di Adobe Photoshop, ottenendo quasi 300.000 visualizzazioni e oltre 1.000 “Mi piace”. Un altro canale ha preso di mira gli utenti di criptovalute, reindirizzandoli a pagine di phishing su Google Sites.

L’esca più popolare di YouTube Ghost Network erano i trucchi di Roblox, ma erano popolari anche i video con versioni hackerate di Microsoft Office, Lightroom e strumenti Adobe. Si noti che gli operatori di questa campagna hanno modificato regolarmente i payload e aggiornato i link, anticipando l’eliminazione di video e account e creando un ecosistema resiliente in grado di riprendersi rapidamente in caso di blocco dell’account.

La struttura modulare della rete, con uploader, commentatori e distributori di link, ha permesso alla YouTube Ghost Network di sopravvivere per anni. Check Point nota somiglianze tra questa campagna e la Stargazers Ghost Network, scoperta su GitHub lo scorso anno. Questo servizio utilizza migliaia di account di sviluppatori falsi per ospitare repository dannosi.

“Nel panorama delle minacce odierno, un video popolare può essere pericoloso quanto un’email di phishing”, affermano gli esperti. “Questo evidenzia che anche le piattaforme affidabili non sono immuni agli abusi”.

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