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2024-08-23 23:09:31

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der beste arzt / alfred kubin

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Through all the generations of computing devices from the era of the teleprinter to the present day, there’s one interface that’s remained universal. Even though its usefulness as an everyday port has decreased in the face of much faster competition, it’s fair to say that everything has a serial port on board somewhere. Even with that ubiquity though, there’s still some scope for variation.

Older ports and those that are still exposed via a D socket are in most case the so-called RS-232, a higher voltage port, while your microcontroller debug port will be so-called TTL (transistor-transistor logic), operating at logic level. That’s not quite always the case though, as [Terin Stock] found out with an older Garmin GPS unit.

Pleasingly for a three decade old device, given a fresh set of batteries it worked. The time was wrong, but after some fiddling and a Windows 98 machine spun up it applied a Garmin update from 1999 that fixed it. When hooked up to a Flipper Zero though, and after a mild panic about voltage levels, the serial port appeared to deliver garbage. There followed some investigation, with an interesting conclusion that TTL serial is usually the inverse of RS-232 serial, The Garmin had the RS-232 polarity with TTL levels, allowing it to work with many PC serial ports. A quick application of an inverter fixed the problem, and now Garmin and Flipper talk happily.

The simple definition of a mean is that of a numeric quantity which represents the center of a collection of numbers. Here the trick lies in defining the exact type of numeric collection, as beyond the arithmetic mean (AM for short, the sum of all values divided by their number) there are many more, with the other two classical Pythagorean means being the geometric mean (GM) and harmonic mean (HM).

The question that many start off with, is what the GM and AM are and why you’d want to use them, which is why [W.D.] wrote a blog post on that topic that they figure should be somewhat intuitive relative to digging through search results, or consulting the Wikipedia entries.

Compared to the AM, the GM uses the product of the values rather than the sum, which makes it a good fit for e.g. changes in a percentage data set. One thing that [W.D] argues for is to use logarithms to grasp the GM, as this makes it more obvious and closer to taking the AM. Finally, the HM is useful for something like the average speed across multiple trips, and is perhaps the easiest to grasp.

Ultimately, the Pythagorean means and their non-Pythagorean brethren are useful for things like data analysis and statistics, where using the right mean can reveal interesting data, much like how other types using something like the median can make a lot more sense. The latter obviously mostly in the hazy field of statistics.

No matter what approach works for you to make these concepts ‘click’, they’re all very useful things to comprehend, as much of every day life revolves around them, including concepts like ‘mean time to failure’ for parts.

Top image: Cycles of sunspots for the last 400 years as an example data set to apply statistical interpretations to. (Credit: Robert A. Rohde, CC BY-SA 3.0)

Una nuova ricerca presentata al DEF CON rivela le migliori pratiche per attaccare i server Web utilizzando dipendenze temporali. Gli attacchi consentono di scoprire vulnerabilità nascoste, aggirare le protezioni e accedere ad aree riservate dei server senza la necessità di configurazioni complesse.

Tecniche base di attacco temporale

La ricerca si concentra su tre tecniche chiave:

Rilevamento delle superfici di attacco nascoste : la ricerca ha sviluppato una tecnica per trovare parametri nascosti, intestazioni HTTP e altri elementi che potrebbero essere utilizzati per ulteriori attacchi. Ciò si ottiene misurando il tempo di risposta del server alle varie richieste, dove piccoli cambiamenti nella latenza possono indicare la presenza di parametri nascosti o addirittura vulnerabilità.

In particolare, l’autore ha utilizzato lo strumento Param Miner, che esegue la scansione in massa dei parametri in base al tempo di risposta. Ad esempio, un server che elabora l’intestazione commonconfig potrebbe rispondere con un ritardo di 5 ms se il valore dell’intestazione non è un JSON valido. Ciò indica la possibilità di un ulteriore sfruttamento di questa funzionalità.

Iniezioni lato server : l’analisi temporale si è dimostrata efficace nel rilevare vari tipi di iniezioni come iniezioni SQL, iniezioni JSON e contaminazione dei parametri lato server. Ad esempio, è stato presentato un esempio di blind SQL injection, in cui l’utilizzo di payload classici ha permesso di identificare una vulnerabilità in base alle variazioni dei tempi di risposta.

È stato anche dimostrato un attacco di tipo JSON injection. Quando una richiesta con una struttura JSON errata ha restituito una risposta con un leggero ritardo, ciò ha permesso al ricercatore di concludere che esisteva una possibile vulnerabilità nel sistema di gestione degli errori sul server.

Rilevamento di reverse proxy mal configurati : una delle scoperte più significative dello studio è stato l’uso dell’analisi temporale per rilevare SSRF (Server-Side Request Forgery) attraverso proxy inversi mal configurati. Ad esempio, è stato scoperto che i server che instradano le richieste in base all’intestazione Host potrebbero essere vulnerabili a SSRF. Il ricercatore ha dimostrato come l’intestazione Host possa essere utilizzata per aggirare le restrizioni e ottenere l’accesso ai sistemi interni di un’azienda.

È stato proposto un nuovo approccio chiamato Scoped SSRF, in cui i server proxy consentono solo il reindirizzamento a determinati sottodomini, rendendo la vulnerabilità meno evidente e difficile da rilevare. Tuttavia, l’uso dell’analisi temporale ha permesso di identificare tali vulnerabilità determinando se il server stava inviando query DNS a domini specifici.

Dettagli tecnici di implementazione

Per ottenere tali risultati sono state utilizzate le seguenti tecniche tecniche:

Sincronizzazione di due pacchetti : una delle innovazioni chiave è stata l’uso di un metodo di sincronizzazione di due pacchetti per eliminare il rumore di rete. In HTTP/2, puoi inviare due richieste in un pacchetto TCP, assicurandoti che arrivino al server contemporaneamente. I tempi di risposta vengono confrontati in base all’ordine in cui vengono restituite le risposte, consentendo di determinare quale richiesta ha richiesto più tempo per essere elaborata.

Tuttavia, questa tecnica presenta una sua trappola: il cosiddetto problema dello “sticky query order”. A causa della natura del TLS, una richiesta verrà comunque prima decrittografata, il che può distorcere i risultati dell’analisi. Per combattere questo effetto è stato utilizzato un frame ping aggiuntivo per equalizzare il tempo di elaborazione delle richieste sul server.

Superare il rumore del server : nonostante l’eliminazione del rumore della rete, rimane il problema del rumore lato server, che può verificarsi a causa del carico, dell’interazione con altri sistemi e di altri fattori. Per ridurre al minimo il rumore, il ricercatore ha consigliato di utilizzare i percorsi di codice più brevi possibili ed evitare la memorizzazione nella cache. Inoltre, in alcuni casi, gli attacchi DoS (come CPDoS) possono aiutare a ridurre il rumore proveniente da altri utenti.

Scansione e automazione su larga scala : per eseguire la scansione di 30.000 siti sono stati utilizzati vari approcci di automazione. Ad esempio, è stato creato un elenco di sottodomini sulla base di dati noti e verificata la possibilità di aggirare la protezione attraverso percorsi alternativi. Il processo prevedeva di contattare due volte ciascun host per identificare le differenze nelle risposte.

Lo studio dimostra che gli attacchi temporali possono essere applicati a un’ampia gamma di sistemi del mondo reale e il loro potenziale è lungi dall’essere esaurito. Il ricercatore prevede di migliorare ulteriormente gli strumenti Param Miner e Turbo Intruder per rendere gli attacchi ancora più rapidi ed efficaci. Si stanno esplorando anche nuove direzioni di ricerca, tra cui il miglioramento del segnale di latenza e la riduzione del rumore, che potrebbero aprire nuove opportunità per lo sfruttamento delle vulnerabilità.

L'articolo Attacchi Temporali: La Nuova Frontiera per Scoprire Vulnerabilità Nascoste sui Server proviene da il blog della sicurezza informatica.

In California è stato rilasciato un nuovo sistema che potrebbe cambiare radicalmente l’approccio alla difesa biologica negli Stati Uniti. Il Pentagono, in collaborazione con la National Nuclear Security Administration, ha creato un complesso unico che combina un potente supercomputer e un moderno laboratorio di risposta rapida (RRL).

Il cuore del sistema sarà un supercomputer costruito sull’architettura El Capitan , il futuro supercomputer del Livermore National Laboratory (LLNL). Si basa sugli acceleratori APU AMD MI300A avanzati, che combinano CPU e GPU ad alte prestazioni.

Il nuovo complesso è progettato per rafforzare la protezione sia militare che civile contro le minacce biologiche. Condurrà simulazioni su larga scala, svilupperà farmaci e utilizzerà strumenti di intelligenza artificiale per modellare e classificare i rischi.

È importante notare che non solo le forze armate, ma anche altre agenzie governative statunitensi, alleati internazionali, mondo accademico e industria avranno accesso alla piattaforma. Ciò è dovuto all’ampia gamma di rischi potenziali che colpiscono i civili, le risorse idriche, il cibo e altri settori.

Il laboratorio di risposta rapida, situato in prossimità del centro informatico, integrerà le capacità del programma GUIDE ( Generative Unconstrained Intelligent Drug Engineering ), che mira a creare nuove difese mediche. Utilizza l’apprendimento automatico per progettare anticorpi, analizzare dati sperimentali, studiare biologia strutturale e condurre simulazioni molecolari.

Grazie al nuovo sistema, il Dipartimento della Difesa e tre laboratori nazionali (LLNL, Sandia e Los Alamos) potranno accelerare il processo di creazione di vaccini e anticorpi. Ora gli scienziati testeranno rapidamente una varietà di opzioni farmacologiche progettate al computer.

Il laboratorio RRL era dotato delle più moderne attrezzature. Qui lavorano robot automatizzati, capaci di modificare contemporaneamente la struttura delle proteine ​​e creare prototipi di nuovi farmaci. I ricercatori sono ora molto più rapidi nell’identificare le vulnerabilità nella struttura degli agenti patogeni che possono essere presi di mira.

“Non stiamo parlando di un progetto o di una minaccia biologica o chimica specifica. Stiamo costruendo forti capacità nazionali per valutare e rispondere rapidamente a qualsiasi minaccia emergente, indipendentemente da ciò che dovremo affrontare in futuro”, commenta Jim Brace, Direttore associato per l’informatica di LLNL.

L'articolo Un Supercomputer proteggerà gli Stati Uniti d’America dalla minaccia biologica proviene da il blog della sicurezza informatica.

Recentemente, sul celebre forum “Breached” è comparso un post dove vengono venduti 2 database con diverse informazioni estratte dal sito “YUMMY”, i dati devono ancora essere verificati.

Al momento, non è possibile confermare la veridicità della notizia, poiché l’organizzazione non ha ancora rilasciato alcun comunicato stampa ufficiale sul proprio sito web riguardo l’incidente. Pertanto, questo articolo deve essere considerato come ‘fonte di intelligence’.

Attacco Yummyapp

YUMMY , leggendo dal loro sito ufficiale, è un app di delivery che promette la consegna in luoghi lontani anche dove i competitor non riescono.

Il Thread actor che ha compiuto l’ esfiltrazione dei dati utilizza il nickname “grep”, ha all’attivo 24 Post ed una reputazione con punteggio pari a 50.

Al momento non sappiamo di quanti record stiamo parlando, lo abbiamo chiesto direttamente all’autore del post. Aggiorneremo le informazioni appena possibile.

Verificando altri thread dell’autore si possono visionare altri attacchi molto simili.

Nel post sono presenti porzioni dei record estratti, tali informazioni trattano di account utenti, mail, password in formato hash (crittografate), indirizzi, telefoni, metodi di pagamento, token degli apparati etc. Informazioni davvero delicate.

Queste informazioni vengono messe in vendita, in questo caso a 2 Credits, per essere poi sfruttate da altri criminali informatici per compiere attacchi di Phishing o altri generi di frodi telematiche.

Come nostra consuetudine, lasciamo sempre spazio ad una dichiarazione da parte dell’azienda qualora voglia darci degli aggiornamenti sulla vicenda. Saremo lieti di pubblicare tali informazioni con uno specifico articolo dando risalto alla questione.

RHC monitorerà l’evoluzione della vicenda in modo da pubblicare ulteriori news sul blog, qualora ci fossero novità sostanziali. Qualora ci siano persone informate sui fatti che volessero fornire informazioni sulla vicenda od effettuare una dichiarazione, possono accedere alla sezione contatti, oppure in forma anonima utilizzando la mail crittografata del whistleblower.

L'articolo I Dati di Yummy finiscono in vendita nelle Underground proviene da il blog della sicurezza informatica.

L'intelligenza artificiale (AI) sta trasformando le forze dell'ordine in tutto il mondo. L'innovazione responsabile dell'AI aiuta le forze dell'ordine a sfruttare il potenziale dell'AI, salvaguardando al contempo la legge, l'etica e i principi di polizia in materia di diritti umani.
Il Toolkit per l'innovazione responsabile dell'AI nelle forze dell'ordine, di cui parleremo nella II^ Parte, supporta la comunità globale delle forze dell'ordine nel suo percorso verso un'innovazione responsabile dell'AI. Sviluppato da INTERPOL e UNICRI (l'Istituto interregionale delle Nazioni Unite per la ricerca sul crimine e la giustizia) con il sostegno finanziario dell'Unione Europea, il kit di strumenti per l'AI include varie risorse che forniscono una guida completa per consentire alle agenzie di implementare l'innovazione responsabile dell'AI.
Comprendere le basi dell'innovazione dell'AI nelle forze dell'ordine
Nell'AI Toolkit, il termine "innovazione dell'AI" è utilizzato per riferirsi all'ampia gamma di attività che le autorità di contrasto alla criminalità intraprendono nell'implementazione dei sistemi di AI nel loro lavoro. Ciò include tutte le fasi del ciclo di vita dell'AI, dalla pianificazione all'implementazione, all'uso e al monitoraggio e qualsiasi altra cosa possa comportare.
Per sfruttare appieno i vantaggi dell'innovazione dell'AI, le autorità di contrasto hanno bisogno di definizioni comuni dei termini chiave e di una comprensione di concetti di base come l'AI e i sistemi di AI e di come possono essere applicati nel loro contesto.
I sistemi di intelligenza artificiale vengono implementati nelle forze dell'ordine per una varietà di scopi.
Questi sistemi altamente versatili possono essere infatti applicati in diversi campi per raggiungere un'ampia gamma di obiettivi. Con il rapido sviluppo dell'intelligenza artificiale, gli algoritmi stanno diventando sempre più specializzati e sempre più in grado di elaborare diversi tipi di dati e produrre tipi specifici di output. Questa rapida evoluzione può essere vista anche nel contesto delle forze dell'ordine. L'uso dell'AI nelle forze dell'ordine è in continuo aumento e le autorità di contrasto stanno facendo buon uso dei nuovi tipi di sistemi e strumenti di AI che vengono sviluppati regolarmente. Ciononostante, è possibile classificare le applicazioni più comuni dei sistemi di AI nelle forze dell'ordine in base al loro scopo principale. Attualmente, i sistemi di intelligenza artificiale sono più frequentemente applicati nelle forze dell'ordine per:

La necessità di un'innovazione responsabile dell'AI nelle forze dell'ordine
I sistemi di intelligenza artificiale, e in particolare quelli con algoritmi di apprendimento automatico, sono molto bravi ad analizzare rapidamente grandi quantità di informazioni che hanno origini e formati diversi. Possono essere progettati per eseguire un'ampia gamma di attività in base alle informazioni raccolte attraverso tale processo. L'applicazione di queste funzionalità alle forze dell'ordine può avere immensi vantaggi, alcuni dei quali sono elencati di seguito. I sistemi di intelligenza artificiale possono:
• migliorare l’analisi dei dati relativi alla criminalità e l’individuazione, la prevenzione e l’investigazione dei reati.
• svolgere compiti specifici ripetitivi e banali molto più velocemente di quanto potrebbe mai fare qualsiasi ufficiale. Ciò lascia agli agenti più tempo per concentrarsi su altri compiti.
• aiutare a salvaguardare il benessere delle forze dell’ordine riducendo la loro esposizione a materiale impegnativo come quello relativo agli abusi sessuali sui minori.
Sebbene il loro potenziale sia innegabile, i sistemi di intelligenza artificiale hanno dei limiti e possono avere conseguenze negative. Come con qualsiasi tecnologia, i sistemi di intelligenza artificiale non sono intrinsecamente "buoni" o "cattivi". Un'auto, ad esempio, può essere utilizzata per il trasporto o il rapimento: è l'essere umano al volante che rende l'uso dell'auto buono o cattivo. Un'auto può anche essere mal progettata, malfunzionante e priva di dispositivi di sicurezza. Un'auto del genere, anche se viene utilizzata con le migliori intenzioni, può causare danni a causa del modo in cui è progettata. Lo stesso vale per i sistemi di intelligenza artificiale. Proprio come le automobili, è il modo in cui noi, come esseri umani, progettiamo e utilizziamo i sistemi di intelligenza artificiale che determina se il risultato sarà benefico o dannoso. Per massimizzare i benefici e ridurre al minimo i rischi associati ai sistemi di AI, le forze dell'ordine devono adottare un approccio responsabile all'innovazione dell'AI.
L'innovazione responsabile dell'AI consiste nell'integrare i sistemi di AI nel lavoro delle autorità di contrasto in modi che siano in linea con i principi di polizia e che siano eticamente corretti.
Si tratta di un processo continuo che richiede la comprensione dei limiti e dei rischi dei sistemi di AI e l'attuazione di misure per evitare o mitigare sufficientemente le conseguenze negative che possono derivare dalla loro attuazione. Soprattutto, questo processo non dovrebbe essere motivo di preoccupazione per le forze dell'ordine o per il personale che cerca di integrare il sistema di intelligenza artificiale nel proprio lavoro. Al contrario, la comprensione dei limiti e dei rischi dei sistemi di intelligenza artificiale consente agli individui e alle organizzazioni di andare avanti con fiducia. Tale sicurezza di sé è essenziale per controbilanciare la tendenza delle persone a fare troppo affidamento sui risultati di sistemi automatizzati come i sistemi di intelligenza artificiale, nota anche come “bias di automazione”. Un approccio responsabile all'innovazione dell'IA è fondamentale durante l'intero ciclo di vita dell'AI e in tutti i contesti in cui le autorità di contrasto interagiscono con l'AI. Vi è una necessità trasversale di un'innovazione responsabile dell'AI nelle autorità di contrasto, in primo luogo a causa di alcune caratteristiche dei sistemi di AI che richiedono maggiore attenzione e dovuta diligenza in quanto possono creare o esacerbare impatti negativi gravi o irreversibili sugli individui, sulla società e sull'ambiente se non sono comprese e affrontate in modo appropriato. e nel rispetto dei diritti umani.
L'innovazione responsabile dell'IA è un processo continuo, non un obiettivo prefissato. Portare avanti l'innovazione dell'AI in modo responsabile significa aderire ai principi di una buona polizia, seguire e implementare l'etica dell'AI e rispettare la legge sui diritti umani, il tutto con l'obiettivo di massimizzare i benefici e ridurre al minimo i danni derivanti dall'integrazione dei sistemi di AI nelle forze dell'ordine. Richiede il coinvolgimento e l'impegno di tutte le parti interessate, nonché conoscenze, strutture, procedure e misure organizzative e tecniche adeguate per garantire il rispetto degli standard più elevati in materia di buona governance, due diligence e responsabilità. L'AI Toolkit include diverse risorse che mirano a guidare le forze dell'ordine in questo processo. I principi per un'innovazione responsabile dell'AI sono la pietra angolare di questa guida.
A causa delle caratteristiche dei sistemi di AI e delle particolarità del contesto di applicazione della legge, in ogni fase del ciclo di vita dell'AI sorgono questioni etiche e relative ai diritti umani diverse e complesse, indipendentemente dalla misura in cui una specifica agenzia è coinvolta nei sistemi di AI. I principi per l'innovazione responsabile dell'AI forniscono alle forze dell'ordine un quadro che può essere utilizzato per affrontare questi problemi.
Più specificamente, questi principi aiutano le autorità di contrasto – e i portatori di interessi secondari come gli sviluppatori esterni – a garantire che le preoccupazioni etiche e il potenziale impatto negativo sui diritti umani derivanti dai sistemi di AI siano identificati ed eliminati o sufficientemente mitigati in una fase precoce. A tal fine, stabiliscono cinque principi fondamentali in base ai quali le agenzie possono guidare e valutare le loro azioni: legalità, minimizzazione del danno, autonomia umana, equità e buon governo.
La legge sui diritti umani impone alle forze dell'ordine, agli agenti e ad altro personale l'obbligo di proteggere e rispettare i diritti umani degli individui e di astenersi dal violare i diritti umani in tutte le loro attività. Sebbene l'obbligo di perseguire la propria missione in modo conforme ai diritti umani non sia una novità nell'applicazione della legge, l'introduzione di sistemi di intelligenza artificiale aggiunge un livello di rischio che rende ancora più importante attenersi alla legge.
Infatti, le caratteristiche dei sistemi di AI nel contesto delle attività di polizia, come spiegato in precedenza, spesso portano a un'interferenza con i diritti umani. Questo è il motivo per cui è fondamentale integrare le considerazioni relative ai diritti umani nell'uso dei sistemi di AI da parte delle forze dell'ordine.
La legge sui diritti umani può adattarsi alle caratteristiche e alle necessità del contesto delle forze dell'ordine. In determinate circostanze e con il dovuto riguardo per una serie di garanzie essenziali, la legge consente alle agenzie o ai funzionari all'interno di tali agenzie di agire in un modo che interferisce con alcuni di questi diritti umani. Ciò avviene per finalità legittime, quali il rispetto della sicurezza nazionale, dell'ordine pubblico e della sicurezza attraverso l'indagine e la prevenzione di reati o altri compiti di contrasto necessari e proporzionati, al fine di evitare gravi danni.
Cosa sono i diritti umani? I diritti umani e le libertà sono diritti individuali conferiti a tutti, indipendentemente dal loro background. Esse non sono concesse dagli Stati o dalle leggi nazionali, ma derivano invece dalla dignità intrinseca di ogni persona. In altre parole, tutti gli individui hanno diritti e libertà semplicemente perché sono esseri umani. I diritti umani sono caratterizzati come: Universale, nel senso che tutti ne hanno lo stesso diritto, indipendentemente dalla nazionalità, dal sesso, dall'età, dall'origine nazionale o etnica, dal colore, dalla religione, dalla lingua o da qualsiasi altro status. Inalienabile, il che significa che il loro godimento non dovrebbe mai essere precluso se non in circostanze eccezionali e giustificate e seguendo un giusto processo. Indivisibile e interdipendente, il che significa che ogni diritto può essere pienamente goduto solo se sono garantiti anche i diritti rimanenti.
Esistono diversi tipi di diritti umani, ma tutti sono ugualmente importanti. La legge sui diritti umani impone alle forze dell'ordine, agli agenti e ad altro personale l'obbligo di proteggere e rispettare i diritti umani degli individui e di astenersi dal violare i diritti umani in tutte le loro attività. Sebbene l'obbligo di perseguire la propria missione in modo conforme ai diritti umani non sia una novità nell'applicazione della legge, l'introduzione di sistemi di intelligenza artificiale aggiunge un livello di rischio che rende ancora più importante attenersi alla legge.
@Intelligenza Artificiale
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2024-08-23 16:40:22

OPENING sabato 24 e domenica 25 agosto dalle ore 11 alle ore 18
GRANCARO, WELCOME ON BOARD • 2024 TERZA EDIZIONE

Dal 24 agosto, al 27 ottobre 2024 riapre al pubblico l’area paesaggistica ed archeologica del Grancaro. In questo “secret garden”, incastonato tra una spiaggia di sabbia nera e una parete verticale di bosco, continua la collaborazione tra GRANCARO WELCOME ON BOARD, Bolsena e TRAleVOLTE, Roma.
Parco Sculture con opere d’arte contemporanea “open air”, che si snoda in uno dei luoghi più misteriosi, energetici e suggestivi del lago di Bolsena.
Un progetto di Lorenzo e Francesco Cozza Caposavi, realizzato con la direzione artistica di Francesca Perti, Mara van Wees, e con la collaborazione di TRAleVOLTE.

Per l’occasione TRAleVOLTE propone le opere dei “suoi” artisti: TITO | Ettore Consolazione | Umberto Corsucci | Oliviero Rainaldi | Carlo Birotti | Alberto Timossi;
mentre il GRANCARO, WELCOME ON BOARD ha invitato ad esporre: Mario Bi | Ugo Cordasco | Stefania Fabrizi | MaMO | Armando Moriconi | Vittoria Notarbartolo di Villarosa | Yoshin Ogata | Andrea Sanvittore | Pietro Siniscalchi | Lucrezia Testa Iannilli | Jasmine Pignatelli | Paola Romoli Venturi | Samuele Vesuvio; che si aggiungeranno agli artisti già presenti: Giovanni di Carpegna | Tommaso Cascella | David Fagioli | Marco Fioramanti | Elisa Majnoni | Ettore Marinelli | Giovanna Martinelli | Maria Pizzi | Eliana Prosperi | Massimo Saverio Ruiu | Sandro Scarmiglia | Ferdinando Sciarrini| Silvia Stucky| Alessandro Twombly | Mara van Wees.

Località Golfo del Grancaro Cozza Caposavi

"]Bolsena – VT (google maps)

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cliccare per ingrandire

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Golfo del Grancaro Cozza Caposavi · località Grancaro, 01023 Bolsena VT, Italie

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^{Golfo del Grancaro Cozza Caposavi · località Grancaro, 01023 Bolsena VT, Italie}

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2024-08-23 15:14:54

al Museo di Roma in Trastevere, dal 10 settembre 2024, fotografie di Dino Ignani

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80’s Dark Rome presenta le fotografie con cui Dino Ignani ha ritratto la Roma ombrosa e scintillante, timida e sfrontata, degli anni Ottanta del secolo scorso. La mostra, a cura di Matteo Di Castro, è … → continua qui: romatoday.it/eventi/80-s-dark-…
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Dino Ignani 80's Dark Rome opening @ MRT

Évènement à Rome, Latium par 80's Dark Portraits by Dino Ignani le mardi, septembre 10 2024

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pontebianco.noblogs.org/post/2…

differx

2024-08-23 16:51:21

sorride e si illumina, cf. 42,6.12; 43,5;

audio inedito les autres spiritus-estetica, Okumura la ballerina, brivido trauma, la luce ha modellato la vita degli uomini.

il potere di Władysławil.

il potere di Nills.

(ghetto language THC CBD hub nomade mm 0,357″)

i nodi si scioglievano con la sola pressione dell’acqua.

pontebianco.noblogs.org/post/2…

#micheleMarinelli #post2024

105 / michele marinelli. 2024 | _ ponte bianco

^{pontebianco.noblogs.org}

È durata pochi mesi la latitanza di Salvatore Roberto Perricciolo, l’ultimo di un presunto sodalizio criminale di sedici persone di diverse nazionalità, condannate in via definitiva con la conferma in Cassazione della condanna della Corte d’Appello di Perugia dell’ottobre 2022.
L’uomo, quarantaquattro anni, di origine calabrese, latitante alla vigilia della sentenza di condanna emessa dalla Corte di Cassazione il 13 febbraio di quest’anno, è stato arresto a Capodistria, in Slovenia, dove si era rifugiato. La pena inflitta ammonta a 21 anni di reclusione, con una pena residua da scontare di circa quindici anni.

L’arresto è stato eseguito al culmine di una capillare e complessa attività investigativa coordinata dal Procuratore Generale di Perugia, in collaborazione con il Nucleo Investigativo dei Carabinieri di Fermo, l’Ufficio interforze di Polizia Giudiziaria alle dirette dipendenze dello stesso Procuratore Generale, e il Raggruppamento Operativo Speciale dei Carabinieri di Ancona.

L’operazione ha avuto carattere internazionale e ha interessato diversi Paesi europei, con la collaborazione di uffici inquirenti stranieri, in particolare con la Procura di Capodistria ed anche con l’Agenzia dell’Unione europea per la cooperazione giudiziaria penale (Eurojust) e S.i.r.e.ne (Supplementary Information Request at the National Entry) che funge da centro nazionale di contatto per lo scambio di informazioni supplementari.

Salvatore Roberto Perricciolo era residente da anni nel Fermano, condannato in via definitiva per diversi reati, è stato riconosciuto al vertice di un’associazione per delinquere dedita all’acquisto, al trasporto e alla successiva rivendita di svariati chili di cocaina nelle province di Macerata, Ancona e Fermo. In tale contesto si è reso inoltre responsabile di ulteriori delitti, tra i quali reati contro il patrimonio, rapine, in particolare ai danni di spacciatori; truffe, appropriazioni indebite, falsi documentali per acquisire illegalmente autovetture da commercializzare, estorsioni, sia ai danni degli acquirenti di droga inadempienti che verso terzi, detenzione illecita di armi e munizioni, fino al sequestro di persona, lesioni e violenza privata. In alcuni casi è stato sorpreso in luoghi pubblici in possesso di mitra e pistole. Con altro procedimento, attualmente pendente presso la Corte di Appello di Perugia, in ordine alla sola rideterminazione della pena, lo stesso è stato ritenuto responsabile di reati di natura mafiosa.

L’arresto, effettuato in territorio sloveno da personale della polizia criminale slovena in coordinamento con personale del Ros di Ancona è stato possibile grazie ad una intensa attività tecnica di acquisizione di numerosi tabulati telefonici, intercettazioni telefoniche e ambientali, oltre che pedinamenti. Il latitante è ora in attesa di essere estradato in Italia.

#Armadeicarabinieri