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© Luca Locatelli

Artificial Intelligence

Dagli algoritmi nell’analisi e gestione dei Big Data nel risk e threat assessment, fino alle nuove frontiere del Sigint/Techint, le intelligenze artificiali appaiono un teatro di confronto e sfida in cui chi si occupa di selezionare, gestire, amministrare e tutelare le Informazioni e la Sicurezza in genere deve sapersi confrontare efficacemente.
Una minaccia criminale sempre più complessa, profonda conoscitrice del backbone di internet e della virtualizzazione degli apparati, impone una cognizione puntuale di percorsi e strumenti capaci di un contrasto efficace e di una altrettanto efficace capacità di difesa e messa in sicurezza degli interessi nazionali.

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Pur lontano dai falsi miti e dall’ancora futuristica idea di intelligenze artificiali capaci di replicare l’assoluta supremazia umana, si è ben consapevoli dell’utilità di un simile strumento nell’automazione e nella scalabilità dei prodotti informatici oltre che nella velocizzazione dei processi di tipo meccanico, siano essi fisici che semplicemente matematici.

Bitcorp ritiene centrale l’implementazione di sistemi esperti di Intelligenza Artificiale e di Reti Neurali nell’ambito dei Sistemi di Sicurezza e detection automatizzati, perciò la conseguente attività di ricerca e sviluppo di prodotti e metodi legati alla AI è principalmente orientata a sviluppare percorsi e pratiche riguardanti aspetti più generali ove essa può trovare una collocazione pratica, quali:

  • modelli, strutture e morfogenesi, ovvero la topologia per l’analisi dei big data;
  • domini crittografici: il problema dell’anonimato;
  • tecniche di steganografia e crittografia nelle comunicazioni: distribuzione, integrità e consenso;
  • Dark e Deep web: i processi di distribuzione e di influenza;
  • Blockchain e graphchain: integrità delle transazioni/comunicazioni, fiducia (trust), consenso, grafi relazionali e reti neurali per la verifica dei dati e delle fonti (sorgenti e fake news);
  • Supporto decisionale combinato (uomo/macchina);
  • Riconoscimento pattern e processamento di immagini su larga scala;
  • Computazione ad alte prestazioni, algoritmi generici e quantistici.

L’analisi topologico/matematica dei modelli risulta oggi indispensabili per aumentare le performance analitiche e la penetrazione informativa, anche tenendo conto delle difficoltà del calcolo crittografico.

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