{"id":8476,"date":"2026-10-01T15:28:16","date_gmt":"2026-10-01T13:28:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bitmat.it\/specialesicurezza\/?p=8476"},"modified":"2026-10-01T15:28:16","modified_gmt":"2026-10-01T13:28:16","slug":"data-poisoning-la-nuova-minaccia-per-ai-settore-pubblico-e-istruzione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bitmat.it\/specialesicurezza\/news\/8476\/data-poisoning-la-nuova-minaccia-per-ai-settore-pubblico-e-istruzione","title":{"rendered":"Data Poisoning: la nuova minaccia per AI, settore pubblico e istruzione"},"content":{"rendered":"<p><strong>Il Data Poisoning \u00e8 una tecnica di attacco che mira a compromettere i dati utilizzati per addestrare sistemi di <a href=\"https:\/\/www.lineaedp.it\/featured\/le-pmi-italiane-preoccupate-dallai-rischi-per-la-competitivita\/\">Intelligenza Artificiale (AI)<\/a> e Machine Learning (ML). Alterando i dataset di training, gli attaccanti possono influenzare il comportamento dei modelli, inducendoli a generare risultati errati, prendere decisioni inaccurate o riconoscere schemi distorti. In pratica, se i dati utilizzati per l&#8217;addestramento vengono compromessi, anche il modello che ne deriva diventa inaffidabile.<\/strong> Si tratta di una minaccia particolarmente critica per organizzazioni che gestiscono grandi volumi di informazioni e che utilizzano l&#8217;AI per supportare attivit\u00e0 operative o decisionali. Nel settore pubblico e dell&#8217;istruzione, dove affidabilit\u00e0 e continuit\u00e0 dei servizi sono fondamentali, le conseguenze possono essere significative.<\/p>\n<h3>Principali tipologie di attacchi Data Poisoning<\/h3>\n<p>Gli attacchi di Data Poisoning possono colpire diverse fasi del processo di addestramento dei modelli AI.<\/p>\n<p><strong>Tra le tecniche pi\u00f9 diffuse troviamo:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Label Flipping, che modifica le etichette corrette all&#8217;interno di un dataset inducendo il modello a classificare erroneamente informazioni e dati;<\/strong><\/li>\n<li><strong>Data Injection, che introduce dati manipolati o fuorvianti con l&#8217;obiettivo di condizionare il processo di apprendimento del modello;<\/strong><\/li>\n<li><strong>Backdoor Attack, che inserisce trigger nascosti in grado di attivare comportamenti anomali o dannosi quando si verificano condizioni specifiche;<\/strong><\/li>\n<li><strong>Clean-Label Attack, una tecnica particolarmente sofisticata che altera i dati mantenendo un&#8217;apparenza legittima, rendendo l&#8217;attacco difficile da individuare.<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Indipendentemente dalla modalit\u00e0 utilizzata, il risultato \u00e8 lo stesso: compromettere l&#8217;affidabilit\u00e0 dei sistemi AI e la qualit\u00e0 delle decisioni che ne derivano. Il rischio aumenta ulteriormente quando i dati manipolati vengono nascosti all&#8217;interno di dataset molto estesi, rendendo pi\u00f9 complessa la loro identificazione.<\/p>\n<h3>Quali rischi comporta per il settore pubblico e dell&#8217;istruzione?<\/h3>\n<p>Con l&#8217;aumento dell&#8217;utilizzo dell&#8217;AI per automatizzare processi, analizzare dati e supportare decisioni operative, il Data Poisoning sta emergendo come una delle minacce pi\u00f9 subdole per le organizzazioni pubbliche.<\/p>\n<p><strong>Alcuni esempi concreti includono:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Errori nei sistemi di identificazione da parte delle forze dell\u2019ordine<\/li>\n<li>Dataset compromessi utilizzati per l&#8217;addestramento di sistemi di riconoscimento facciale utilizzati dai dipartimenti di polizia locali possono generare identificazioni errate, con conseguenti arresti ingiustificati o mancata identificazione dei veri sospettati.<\/li>\n<li>Maggiore esposizione alle minacce cyber<\/li>\n<li>Molte organizzazioni, come gli enti statali e i distretti scolastici utilizzano strumenti basati sull&#8217;AI per il rilevamento di malware e attivit\u00e0 sospette. Se i dati di addestramento vengono alterati, gli aggressori possono aumentare le probabilit\u00e0 di eludere i controlli di sicurezza e compromettere dati e sistemi critici.<\/li>\n<li>Pregiudizi e disuguaglianze in ambito educativo<\/li>\n<li>I sistemi AI utilizzati nei sistemi scolastici per l&#8217;assegnazione di risorse economiche, il monitoraggio delle performance degli studenti o il supporto alle attivit\u00e0 amministrative possono produrre risultati imprecisi o distorti se alimentati con dati manipolati, influenzando processi e decisioni strategiche, quali finanziamenti, servizi di sostegno e opportunit\u00e0 per gli studenti.<\/li>\n<\/ul>\n<p>La rapida evoluzione della trasformazione digitale e il crescente impiego di sistemi di Intelligenza Artificiale (IA) e Machine Learning (ML) per automatizzare i processi decisionali, stanno ampliando la superficie di attacco delle organizzazioni. In questo scenario, il data poisoning pu\u00f2 rappresentare una minaccia particolarmente critica per il settore pubblico.<\/p>\n<h3>Lo storage immutabile come elemento chiave della cyber resilience<\/h3>\n<p>Con la crescente diffusione dell&#8217;Intelligenza Artificiale, gli attaccanti stanno sviluppando tecniche sempre pi\u00f9 efficaci per aggirare le misure di sicurezza tradizionali e compromettere l&#8217;integrit\u00e0 dei dati. Per questo motivo, la cyber resilience non pu\u00f2 limitarsi alla prevenzione. Le organizzazioni devono poter contare sulla capacit\u00e0 di ripristinare rapidamente dati e operativit\u00e0 anche in caso di compromissione.<\/p>\n<p><strong>\u00c8 qui che entra in gioco lo storage immutabile.<\/strong><br \/>\nGarantire che i dati di backup non possano essere modificati o cancellati significa mantenere sempre disponibile una copia affidabile e recuperabile delle informazioni, anche nel caso in cui un attaccante ottenga privilegi amministrativi o comprometta l&#8217;infrastruttura.<\/p>\n<p>Le minacce basate sull&#8217;AI possono aggirare controlli, manipolare dati e compromettere processi decisionali. Tuttavia, backup protetti attraverso l&#8217;Immutabilit\u00e0 Assoluta garantiscono una copia sicura e non alterabile dei dati, permettendo un ripristino rapido e affidabile anche negli scenari pi\u00f9 critici.<\/p>\n<p>Per enti pubblici, amministrazioni locali e organizzazioni del settore dell\u2019istruzione, la capacit\u00e0 di ripristinare rapidamente servizi e informazioni rappresenta un requisito essenziale per garantire la continuit\u00e0 dei servizi pubblici.<br \/>\nI<\/p>\n<p>nvestire nello storage immutabile significa quindi non solo proteggere l&#8217;infrastruttura IT, ma anche preservare l&#8217;integrit\u00e0 dell&#8217;enorme quantit\u00e0 di dati che alimentano le piattaforme AI e le applicazioni critiche. In un contesto di crescente digitalizzazione, immutabilit\u00e0, disponibilit\u00e0 e sovranit\u00e0 del dato diventano elementi fondamentali per costruire una resilienza concreta contro le minacce emergenti.<\/p>\n<h3>A cura di Simona Riela, Senior Channel and Territory Manager di <a href=\"https:\/\/objectfirst.com\/?utm_source=google&amp;utm_medium=cpc&amp;utm_campaign=search+branded+website+exactphrase+en+emea+emea+emea+mql&amp;utm_content=pure-brand-q2-26_unpin_text_en_mql&amp;utm_term=object+first&amp;utm_id=23945381256_202736513452_813200654314&amp;gad_source=1&amp;gad_campaignid=23945381256&amp;gbraid=0AAAAApcQDFuxi8oFlz1rOHpTFXkYgmIRW&amp;gclid=CjwKCAjw_KjVBhAHEiwAnC0N9NbAjOHjqWK_GPVrh3usAGMoBlYkTTigtf8eSE35IhzJtMIXLiACbhoCX-sQAvD_BwE\">Object First<\/a> in Italia<\/h3>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La manipolazione dei dati di training pu\u00f2 compromettere i sistemi di Intelligenza Artificiale. 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