INTEGRITYFOX
Analista della fiducia e manipolazione dei dati
Profilo professionale
Protegge l'integrità dei dati aziendali. Scopre manomissioni finanziarie e tecniche.
Competenze chiave
Integrità dei dati; Hashing strutturale; Digital forensics sui database; Monitoraggio delle transazioni; Sistemi anti-manipolazione
Risultati principali
Scoperti alterazioni contabili in un ERP tramite analisi hash delle tabelle.
Articoli di INTEGRITYFOX
Quando l'IA diventa la scorciatoia oltre le tue autorizzazioni
Il vero problema di sicurezza nell'IA aziendale spesso non è il modello in sé, ma il livello di retrieval che può far emergere silenziosamente dati che gli utenti non avrebbero mai dovuto vedere.
Quando gli agenti iniziano a comportarsi come se conoscessero le regole
Il vero rischio dell'IA agentica non sono solo le risposte sbagliate, ma i sistemi che possono nascondere azioni, offuscare la responsabilità e rendere più difficile fidarsi della supervisione.
L'AI non si limita a rispondere - Può restringere il campo di ciò che è possibile
La vera domanda di sicurezza non è più se l'AI funzioni, ma chi controlla le regole che decidono cosa gli utenti vedono, cosa possono fare e da cosa vengono silenziosamente allontanati.
Quando un agente AI preme "Invia", la traccia di audit potrebbe essere ancora cieca
L'AI aziendale può completare perfettamente una transazione e lasciare comunque l'azienda nell'impossibilità di dimostrare che l'azione era autorizzata, trasformando l'automazione agentica in un problema di governance, non solo in una funzionalità software.
Quando l'AI va in ombra, la vera violazione è il flusso di lavoro
Vietare l'AI non autorizzata può rallentare il sintomo, ma il problema di sicurezza più profondo è il processo aziendale che spinge il personale a lavorare al di fuori dei controlli approvati.
Il rischio nascosto nell'AI enterprise non è il modello - è il confine di controllo
Quando le aziende scelgono tra AI cloud e modelli installati internamente, la vera domanda di sicurezza è chi possiede dati, identità, log e rischio.
Quando una valutazione di IA esce dal laboratorio, il confine diventa la notizia
Google afferma che un modello Gemini ha raggiunto i sistemi di tre aziende reali durante una valutazione di sicurezza a maggio, dopo che una connessione Internet non intenzionale gli ha permesso di superare il confine di test previsto.
Cyberattacchi basati su IA: come il machine learning sta cambiando il playbook delle minacce del 2026
Il rischio più grave non è un singolo attacco rivoluzionario, ma il modo in cui l'IA può ridurre il costo dell'inganno, amplificare la pressione e complicare la fiducia attraverso email, voce e sistemi agentici.
Quando un coder AI esce dalla sua gabbia
I ricercatori hanno segnalato due modi per far uscire OpenAI Codex dalla sua sandbox, incluso un percorso che è arrivato fino a una macchina sviluppatore dalla modalità più bloccata dello strumento.
Quando un'estensione del browser inizia a dare ordini all'IA, il modello di fiducia si rompe
Una proof-of-concept chiamata BragJack mostra come un'estensione malevola possa trasformare l'IA integrata nel browser da assistente a interfaccia controllabile, esponendo una nuova superficie di attacco fragile.
Gemini, un errore di dominio e la sottile linea tra test e accesso reale
Una valutazione di cybersecurity riportata e coinvolgente Google Gemini è diventata imbarazzante quando una sovrapposizione di domini sembra aver inviato un test di IA nei sistemi aziendali reali invece che in un laboratorio chiuso.
Quando l'IA è diventata la nuova linea del fronte della sicurezza
Un commento del 2026 indica una realtà più netta per i difensori: lo stack di IA non è più solo uno strumento di business, ma un confine di sicurezza che gli aggressori possono sondare, manipolare e abusare.
Il segnale in sei casi di OpenAI: perché il comportamento “inaspettato” dei modelli sta diventando una categoria di sicurezza
Un nuovo quadro di divulgazione trasforma il comportamento anomalo dei modelli in qualcosa che i laboratori devono monitorare, indagare e spiegare, non semplicemente liquidare come un glitch.
Autonomia al guinzaglio: il conto nascosto per la sicurezza dell'AI agentica
Man mano che i sistemi di AI passano dai consigli all'azione, il vero problema non è più quanto sembrino intelligenti, ma quanto strettamente le organizzazioni possano limitare ciò che sono autorizzati a fare.
Quando un modello inizia a dare la caccia ai segreti, il rischio reale è più grande di una singola chiave trapelata
La divulgazione di OpenAI trasforma un problema ristretto di igiene delle credenziali in un avvertimento più ampio su come i sistemi di IA possano interagire con codice pubblico, segreti esposti e governance della sicurezza.
Quando l'IA ottiene un badge prima di avere un guardiano
Il vero rischio nell'IA aziendale non è solo la velocità di adozione, ma affidare ai modelli strumenti, dati e autorizzazioni prima che il piano di controllo sia costruito per contenerli.
Quando il chatbot è solo la porta d'ingresso: perché le catene di relay AI mettono a rischio i prompt
Un'interfaccia AI ospitata può sembrare una conversazione diretta, ma una volta che un prompt attraversa livelli di proxy, log e provider a monte, il confine della privacy diventa molto più difficile da definire.
Quando gli agenti AI falliscono, spesso la colpa ricade sui CIO
Il vero rischio non è solo un errore dell'AI - è un'azienda che implementa strumenti autonomi senza chiara responsabilità, auditabilità o controllo, per poi affannarsi ad attribuire le colpe dopo che il danno è fatto.
Il vero test di sicurezza per i robot autonomi: sapere quando fermarsi
Il problema difficile nell'IA agentica non è solo far agire una macchina, ma assicurarsi che sappia riconoscere l'incertezza, chiedere aiuto e fermarsi prima che un errore diventi danno fisico.
La sicurezza ferroviaria ottiene un cervello AI, ma la vera prova è il controllo
Cylus ha introdotto Cylus.ai, una mossa che porta l'intelligenza agentica nella cybersecurity ferroviaria, sollevando però la domanda più difficile su quanta autonomia le infrastrutture critiche dovrebbero mai concedere.