Cos'è un attacco temporale?
Un attacco temporale è un tipo di attacco side-channel nel campo della sicurezza informatica che sfrutta le variazioni nel tempo impiegato per eseguire algoritmi crittografici. Analizzando queste differenze temporali, gli aggressori possono dedurre informazioni sensibili sulle chiavi crittografiche utilizzate. Questa forma di attacco può compromettere la sicurezza dei sistemi su cui si basa
Quali sono alcuni esempi attuali di server di archiviazione non attendibili?
I server di archiviazione non affidabili rappresentano una minaccia significativa nel campo della sicurezza informatica, poiché possono compromettere la riservatezza, l’integrità e la disponibilità dei dati archiviati su di essi. Questi server sono tipicamente caratterizzati dalla mancanza di adeguate misure di sicurezza, che li rendono vulnerabili a vari tipi di attacchi e accessi non autorizzati. È fondamentale per le organizzazioni e
- Pubblicato in Cybersecurity, Sicurezza dei sistemi informatici avanzati EITC/IS/ACSS, Sicurezza dell'archiviazione, Server di archiviazione non attendibili
Quali sono i ruoli di una firma e di una chiave pubblica nella sicurezza delle comunicazioni?
Nella sicurezza della messaggistica, i concetti di firma e chiave pubblica svolgono un ruolo fondamentale nel garantire l'integrità, l'autenticità e la riservatezza dei messaggi scambiati tra entità. Questi componenti crittografici sono fondamentali per proteggere i protocolli di comunicazione e sono ampiamente utilizzati in vari meccanismi di sicurezza come firme digitali, crittografia e protocolli di scambio di chiavi. Una firma nel messaggio
- Pubblicato in Cybersecurity, Sicurezza dei sistemi informatici avanzati EITC/IS/ACSS, Messaging, Sicurezza dei messaggi
Cosa succede se l'algoritmo di machine learning scelto non è adatto e come si può essere sicuri di selezionare quello giusto?
Nel campo dell’Intelligenza Artificiale (AI) e dell’apprendimento automatico, la scelta di un algoritmo appropriato è fondamentale per il successo di qualsiasi progetto. Quando l’algoritmo scelto non è adatto per un compito particolare, può portare a risultati non ottimali, maggiori costi computazionali e un uso inefficiente delle risorse. Pertanto è fondamentale averlo
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico
Come si può utilizzare un livello di incorporamento per assegnare automaticamente gli assi appropriati per un grafico di rappresentazione delle parole come vettori?
Per utilizzare un livello di incorporamento per assegnare automaticamente gli assi appropriati per visualizzare le rappresentazioni di parole come vettori, dobbiamo approfondire i concetti fondamentali degli incorporamenti di parole e la loro applicazione nelle reti neurali. Gli incorporamenti di parole sono rappresentazioni vettoriali dense di parole in uno spazio vettoriale continuo che catturano le relazioni semantiche tra le parole. Questi incorporamenti sono
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Apprendimento strutturato neurale con TensorFlow, Panoramica del framework di apprendimento strutturato neurale
Qual è lo scopo del max pooling in una CNN?
Il pooling massimo è un'operazione critica nelle reti neurali convoluzionali (CNN) che svolge un ruolo significativo nell'estrazione delle funzionalità e nella riduzione della dimensionalità. Nel contesto delle attività di classificazione delle immagini, il pooling massimo viene applicato dopo i livelli convoluzionali per sottocampionare le mappe delle caratteristiche, il che aiuta a conservare le caratteristiche importanti riducendo al tempo stesso la complessità computazionale. Lo scopo primario
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, Utilizzo di TensorFlow per classificare le immagini di abbigliamento
Come viene applicato il processo di estrazione delle caratteristiche in una rete neurale convoluzionale (CNN) al riconoscimento delle immagini?
L'estrazione delle caratteristiche è un passaggio cruciale nel processo della rete neurale convoluzionale (CNN) applicato alle attività di riconoscimento delle immagini. Nelle CNN, il processo di estrazione delle caratteristiche prevede l'estrazione di caratteristiche significative dalle immagini di input per facilitare una classificazione accurata. Questo processo è essenziale poiché i valori dei pixel grezzi delle immagini non sono direttamente adatti per le attività di classificazione. Di
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, Utilizzo di TensorFlow per classificare le immagini di abbigliamento
È necessario utilizzare una funzione di apprendimento asincrono per i modelli di machine learning in esecuzione in TensorFlow.js?
Nell'ambito dei modelli di machine learning eseguiti in TensorFlow.js, l'utilizzo delle funzioni di apprendimento asincrono non è una necessità assoluta, ma può migliorare significativamente le prestazioni e l'efficienza dei modelli. Le funzioni di apprendimento asincrono svolgono un ruolo cruciale nell'ottimizzazione del processo di addestramento dei modelli di apprendimento automatico consentendo l'esecuzione di calcoli
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, Costruire una rete neurale per eseguire la classificazione
Qual è il parametro del numero massimo di parole dell'API TensorFlow Keras Tokenizer?
L'API TensorFlow Keras Tokenizer consente un'efficiente tokenizzazione dei dati di testo, un passaggio cruciale nelle attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Quando si configura un'istanza Tokenizer in TensorFlow Keras, uno dei parametri che è possibile impostare è il parametro `num_words`, che specifica il numero massimo di parole da mantenere in base alla frequenza
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Elaborazione del linguaggio naturale con TensorFlow, tokenizzazione
L'API TensorFlow Keras Tokenizer può essere utilizzata per trovare le parole più frequenti?
L'API TensorFlow Keras Tokenizer può infatti essere utilizzata per trovare le parole più frequenti all'interno di un corpus di testo. La tokenizzazione è un passaggio fondamentale nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che prevede la scomposizione del testo in unità più piccole, in genere parole o sottoparole, per facilitare l'ulteriore elaborazione. L'API Tokenizer in TensorFlow consente una tokenizzazione efficiente
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Elaborazione del linguaggio naturale con TensorFlow, tokenizzazione