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LA SOLUZIONE
Palo Alto Networks Cortex XDR, per la sicurezza dei dispositivi di rete, endpoint e cloud
21 Giu 2024
di Ricardo Nardini
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<img width="768" height="384" src="https://dnewpydm90vfx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2024/06/Garantire-la-sicurezza-del-dato-768x384.jpg" class="card-responsive-img fit-img" alt="Garantire la sicurezza del dato" decoding="async" srcset="https://dnewpydm90vfx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2024/06/Garantire-la-sicurezza-del-dato-768x384.jpg 768w, https://dnewpydm90vfx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2024/06/Garantire-la-sicurezza-del-dato-1280x640.jpg 1280w, https://dnewpydm90vfx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2024/06/Garantire-la-sicurezza-del-dato-1920x960.jpg 1920w, https://dnewpydm90vfx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2024/06/Garantire-la-sicurezza-del-dato-1536x768.jpg 1536w, https://dnewpydm90vfx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2024/06/Garantire-la-sicurezza-del-dato-2048x1024.jpg 2048w, https://dnewpydm90vfx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2024/06/Garantire-la-sicurezza-del-dato-156x78.jpg 156w, https://dnewpydm90vfx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2024/06/Garantire-la-sicurezza-del-dato-1024x512.jpg 1024w, https://dnewpydm90vfx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2024/06/Garantire-la-sicurezza-del-dato-scaled-lq.jpg 30w" sizes="(max-width: 768px) 100vw, 768px" data-eio="l" />

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03 Giu 2024
di Domenico Raguseo e  Pietro Leo
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GhostEngine, il cripto-mining che disabilita gli antivirus sfruttando driver vulnerabili
22 Mag 2024
di Mirella Castigli
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<img width="768" height="432" src="https://dnewpydm90vfx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2024/04/Vulnerabilita-nellambiente-di-sviluppo-R-768x432.jpg" class="card-responsive-img fit-img" alt="Vulnerabilità nell&#8217;ambiente di sviluppo R" decoding="async" loading="lazy" srcset="https://dnewpydm90vfx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2024/04/Vulnerabilita-nellambiente-di-sviluppo-R-768x432.jpg 768w, https://dnewpydm90vfx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2024/04/Vulnerabilita-nellambiente-di-sviluppo-R-1280x720.jpg 1280w, https://dnewpydm90vfx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2024/04/Vulnerabilita-nellambiente-di-sviluppo-R-1920x1080.jpg 1920w, https://dnewpydm90vfx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2024/04/Vulnerabilita-nellambiente-di-sviluppo-R-156x88.jpg 156w, https://dnewpydm90vfx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2024/04/Vulnerabilita-nellambiente-di-sviluppo-R-1536x864.jpg 1536w, https://dnewpydm90vfx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2024/04/Vulnerabilita-nellambiente-di-sviluppo-R-2048x1152.jpg 2048w, https://dnewpydm90vfx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2024/04/Vulnerabilita-nellambiente-di-sviluppo-R-640x360.jpg 640w, https://dnewpydm90vfx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2024/04/Vulnerabilita-nellambiente-di-sviluppo-R-1024x576.jpg 1024w, https://dnewpydm90vfx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2024/04/Vulnerabilita-nellambiente-di-sviluppo-R-lq.jpg 30w" sizes="auto, (max-width: 768px) 100vw, 768px" data-eio="l" />

L'ANALISI TECNICA
Bug nell’ambiente di sviluppo R: aziende ad alto rischio di attacco alla supply chain
30 Apr 2024
di Paolo Tarsitano
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<img width="768" height="461" src="https://dnewpydm90vfx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2024/03/Rischi-adversarial-machine-learning-e-privacy-768x461.jpg" class="card-responsive-img fit-img" alt="I rischi dell&#039;adversarial machine learning per la privacy" decoding="async" loading="lazy" srcset="https://dnewpydm90vfx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2024/03/Rischi-adversarial-machine-learning-e-privacy-768x461.jpg 768w, https://dnewpydm90vfx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2024/03/Rischi-adversarial-machine-learning-e-privacy-1200x720.jpg 1200w, https://dnewpydm90vfx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2024/03/Rischi-adversarial-machine-learning-e-privacy-1800x1080.jpg 1800w, https://dnewpydm90vfx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2024/03/Rischi-adversarial-machine-learning-e-privacy-1536x922.jpg 1536w, https://dnewpydm90vfx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2024/03/Rischi-adversarial-machine-learning-e-privacy-2048x1229.jpg 2048w, https://dnewpydm90vfx.cloudfront.net/wp-content/uploads/2024/03/Rischi-adversarial-machine-learning-e-privacy-lq.jpg 30w" sizes="auto, (max-width: 768px) 100vw, 768px" data-eio="l" />

IL DOCUMENTO NIST
I rischi dell’adversarial machine learning per la privacy: possibili linee di difesa
11 Mar 2024
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SCENARI
Le nuove sfide dei CISO: elemento chiave la data protection, la resilienza una necessità
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di Mauro Palmigiani
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LA RIFLESSIONE
AI, etica e test di Turing: ovvero le sfide nello sviluppo di macchine intelligenti
25 Gen 2024
di Fabrizio D'Amore
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12 Gen 2024
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LINEE GUIDA
Cyber attacchi all’intelligenza artificiale: raccomandazioni e strategie di mitigazione del NIST
11 Gen 2024
di Andrea Alberti
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