Martedì scorso (10 dicembre) ho finalmente incontrato di persona Mikko Hypponen, chief research officer di F-Secure. Se seguite questo blog da qualche tempo, avrete notato che lo cito spesso e che ho tradotto alcuni dei suoi interventi pubblici sul tema della sicurezza informatica e della protezione dei dati personali. Ero stato ospite di F-Secure in Finlandia alcuni anni fa e in quell’occasione non ero riuscito a incontrarlo: stavolta ho rimediato.
Grazie alla cortesia e organizzazione sapiente di Samanta Fumagalli e delle sue colleghe Carmen e Marzia, abbiamo potuto chiacchierare di mille cose per quasi due ore, scambiandoci storie, chicche e aneddoti da informatici.
Non essendo un’intervista, quello che ci siamo detti non è pubblicabile, ma abbiamo spaziato su mille argomenti: dalla security delle aziende ai deepfake alla riservatezza dei dati raccolti dalle Tesla, passando per la storia dell’informatica e della telefonia, per le affascinanti regole sociali della vita in Finlandia e per la sofferenza di scrivere libri e preparare TED Talk.
A maggio 2020 ci sarà un altro evento in nord Italia al quale parteciperà Mikko, per cui avrete anche voi un’occasione per incontrarlo. Non lasciatevela sfuggire.
Questo articolo vi arriva gratuitamente e senza pubblicità grazie alle donazioni dei lettori. Se vi piace, potete incoraggiarmi a scrivere ancora (anche con un microabbonamento). Ultimo aggiornamento: 2016/01/27 19:45.
Oggi Mikko Hypponen di F-Secure ha tweetato questa segnalazione: una stampante HP affacciata a Internet. Non era soltanto possibile vederne lo stato: era possibile comandarla.
Credo che pochissimi dei suoi follower abbiano resistito alla tentazione di far stampare una pagina demo o un elenco completo di font, facendo sembrare che la stampante fosse posseduta da uno spirito maligno.
Già può sembrare poco furbo affacciare una stampante a Internet, ma addirittura renderla accessibile come home page del proprio sito richiede un talento particolare. Se poi si considera che il sito in questione si chiama Bit.ch, ossia bitch, che in inglese significa grosso modo “puttana, cagna, stronza”, direi che la genialità scorre potente.
La stampante ora non risponde più. Posso solo immaginare le facce esterrefatte di chi l’ha vista impazzire e sfornare pagine su pagine.
Lo so, è una goliardata, ma tenete presente che non c'era altro modo pratico di avvisarli, visto che il Whois di Bit.ch è mascherato e non ci sono fonti online che forniscano un numero di telefono o una mail degli amministratori di Bit.ch.
Questa stampante non è l’unica mal configurata da amministratori di sistema incompetenti: per trovarne altre basta usare Google, digitando inurl:info_configuration.html come argomento di ricerca. Con pochi clic chiunque può trovare e comandare stampanti come questa, questa, questa, questa presso Uniroma1.it o questa. Peccato che non si possa far stampare a queste stampanti un bell’avviso “Salve, sono la tua stampante. Mi hai configurato in modo che chiunque da Internet mi possa controllare. Sono stufa di essere trattata così. Guadagnati il tuo stipendio e configurami bene, altrimenti stamperò i selfie porno che hai sul tuo telefonino”.
Ci sono alcune frasi che riescono a riassumere un concetto complesso
perfettamente, concisamente e in maniera memorabile. A volte hanno anche un
altro effetto: permettono di valutare le competenze delle persone in base al
modo in cui reagiscono quando le sentono per la prima volta, perché la loro
brevità e il loro argomento un po’ tecnico le rende criptiche. Bisogna insomma
intendersene un po’per capirle.
Ma se le si capisce, creano un guizzo di piacere intellettuale tutto speciale:
quello che spesso su Internet si rappresenta graficamente con il celebre meme
mind blown (quello dove qualcuno mette le mani ai lati della propria
testa e mima lo scoppio della propria mente causato dalla potenza dell’idea
che ha appena ricevuto).
Una di queste frasi è
“Ogni criptovaluta ha un proprio bug bounty incorporato”. Se avete
accanto a voi qualcuno che dice di conoscere bene il mondo delle criptovalute,
dai bitcoin agli Ether passando per i Dogecoin e gliela sottoponete, guardate
attentamente la sua reazione. Se ci pensa su un attimo e poi si lascia andare
a un “a-HA!” di profonda e improvvisa comprensione, seguita da
un’espressione preoccupata o rassegnata, allora quella persona sa il fatto suo
sull’argomento. Se reagisce diversamente, forse è il caso di essere un po’
cauti nel fidarsi delle sue competenze. Purtroppo quello delle criptovalute è
un campo nel quale ci sono molti improvvisati che sono vittima del proprio
entusiasmo e della speranza di arricchirsi magicamente e in fretta.
La frase, se ve lo state chiedendo, non è opera mia: l’ha coniata, a quanto mi
risulta, l’informatico finlandese Mikko Hyyponen.
Se l’avete capita al volo, e quindi avete provato quel piacere di scoprire un
concetto potente espresso con eleganza, complimenti: ma se invece brancolate
nel buio, niente paura. Chiarisco subito.
Il termine chiave da conoscere, qui, è bug bounty: è il nome che si dà
alla ricompensa, di solito monetaria, che spetta a chi scopre un difetto in un
software e lo comunica responsabilmente a chi ha sviluppato quel software.
Moltissime aziende informatiche, come
Microsoft,
Apple o
Google, offrono questi bug bounty e ci sono molti informatici che si
mantengono grazie a queste ricompense, che possono essere decisamente
ragguardevoli. Apple, per esempio, offre centomila dollari a chiunque scopra
un modo per ottenere un accesso non autorizzato ai dati di un account iCloud
sui server di Apple oppure trovi la maniera di scavalcare la schermata di
blocco di un dispositivo della stessa marca. E le ricompense possono arrivare
anche a un milione di dollari in alcuni casi molto particolari.
Questi bug bounty esistono e funzionano perché costituiscono un
incentivo molto chiaro a ispezionare il software altrui, trovarne gli errori e
segnalarli allo sviluppatore del software affinché li corregga, invece di
approfittare di questi difetti per commettere qualche crimine informatico.
Fanno insomma in modo che convenga essere onesti e responsabili invece di
tenere per sé le vulnerabilità scoperte.
Bene. Sappiamo cos’è un bug bounty, sappiamo cos’è una criptovaluta; ma
il senso complessivo di quella frase può essere ancora un po’ nebuloso e il
momento “a-HA!” non è ancora arrivato. Manca ancora un passo e ci
siamo.
Una criptovaluta, semplificando, è una valuta digitale basata sulla
crittografia e su un registro digitale condiviso e pubblico delle transazioni
(una blockchain): in parole povere, è denaro espresso tramite software
e protetto tramite software. Questo vuol dire che se c’è un difetto in quel
software e qualcuno lo scopre, chi lo scopre può approfittarne direttamente
prelevando quel denaro e saccheggiando i conti altrui. Non c’è bisogno che
l’azienda che ha sviluppato il software decida di istituire un sistema di
ricompense e di seguire la sua complessa trafila burocratica per riscuotere il
premio: la ricompensa è già integrata nella falla. E questo fa crollare
completamente il normale incentivo del bug bounty. Allo scopritore di
una falla nelle criptovalute conviene non rivelarla e usarla per
continuare a depredare i conti altrui.
È per questo motivo che moltissimi operatori del settore delle criptovalute
sono stati oggetto di attacchi informatici che hanno portato a saccheggi da
centinaia di milioni di dollari: se c’è un singolo difetto in uno dei vari
componenti software di una criptovaluta, quel difetto ha effetto su tutti i
conti espressi in quella valuta, quei conti sono tutti accessibili online e
quindi il furto può essere ripetuto su vastissima scala in pochissimo
tempo.
In altre parole, ogni criptovaluta ha un proprio
bug bounty incorporato.
È arrivato il vostro momento “a-HA!”? Ottimo. Allora divertitevi a
proporre questa frase ai vostri conoscenti o colleghi presi dalla febbre delle
criptovalute: farete bella figura e distinguerete gli intenditori dagli
improvvisati.
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2022/05/06 9:30. Esiste anche il bug bounty inverso: un lettore mi segnala via Twitter il caso di un errore nel software e nelle procedure di JUNO, una comunità basata sulla blockchain, che ha fatto finire circa 36 milioni di dollari in un indirizzo della blockchain che è irraggiungibile per chiunque (persino per i gestori). Per recuperarli sarà necessaria una drastica ristrutturazione dell’intera blockchain.
Mikko Hypponen di F-Secure segnala che è in corso un attacco diffuso contro gli utenti WhatsApp. Se ricevete un messaggio inatteso da WhatsApp contenente un codice e un link, non condividete quel codice con nessuno e non cliccate sul link.
We're seeing a Whatsapp attack underway. If you get an unexpected text message from Whatsapp, do not share the code you got with anyone. Do not click the link. pic.twitter.com/wT9vsqCZx9
L’esperto informatico spiega la tecnica usata dagli aggressori per rubare gli account: per prima cosa i criminali prendono il controllo di un account WhatsApp. Poi passano in rassegna tutti i contatti di quell’account e avviano la procedura per convertire gli account di quei contatti in account WhatsApp Business.
Questo fa partire da WhatsApp un messaggio di testo (SMS) che arriva sul telefonino del contatto e contiene un codice.
L’aggressore usa poi l’account WhatsApp rubato inizialmente per mandare un messaggio WhatsApp al contatto che sarà la sua prossima vittima. In questo modo, la vittima riceve il messaggio da una persona che conosce, e quindi si fida. L’aggressore dice alla vittima di averle mandato per errore un codice di sei cifre e chiede per favore di rimandarglielo.
Se la vittima cade nella trappola e manda il codice in risposta, anche il suo account viene rubato dall’aggressore, e il processo ricomincia.
Ripeto: non date a nessuno, neppure a persone che conoscete, i codici che vi arrivano da WhatsApp.
Il 13 ottobre 1994 fu rilasciata la versione 0.9 del browser Mosaic Netscape, e tutto cambiò.
Netscape is 20 years old today. The 'loading' animation as shown by Netscape Navigator: http://t.co/NoCvbO24cl
— Mikko Hypponen (@mikko) 14 Ottobre 2014
La Rete, a quell'epoca, era così lenta che il browser aveva un'animazione, quella mostrata qui sopra nel tweet dell'esperto di sicurezza informatica Mikko Hypponen, per indicare che la pagina richiesta era in via di caricamento. Tempi eroici.
Presso la sede di Netscape, nel 1994, fu attivata una webcam che inquadrava un acquario. È ancora attiva adesso, presso Fishcam.com. Secondo Fishcam, si tratta della seconda webcam dal vivo di tutta la storia di Internet ed è la più antica ancora in funzione.
Aggiornamento (2014/10/15): ovviamente la prima è questa. Grazie ai commentatori che me l'hanno ricordato; scusatemi, ma la mia memoria non è più quella di una volta.
Cosa fa un Disinformatico insieme alla figlia durante le vacanze di Natale? Ma naturalmente traduce l'ottima presentazione di Mikko Hypponen (F-Secure) sul futuro prossimo di Internet e della sorveglianza commerciale strisciante.
Anch'io, come lui, credo che sia giunto il momento di dire basta: che non vogliamo essere schedati, spiati, catalogati, incasellati e numerati, né da governi né da aziende, tramite l'esca dei servizi “gratuiti” e delle app “gratuite”; che non vogliamo prodotti che registrano di nascosto quello che diciamo e lo mandano a chissà chi; che è inaccettabile che stati (anche europei) che si dichiarano alleati organizzino attacchi informatici l'uno contro l'altro.
Il video del talk di Mikko, insieme alla trascrizione inglese e alla sua traduzione, è qui grazie al lavoro di mio figlio Liam (sì, quello dell'Unicorno Petomane).
Helsinki, dove nei cantieri nascondono robot fatti con i materiali di lavoro.
Trasparenza: WithSecure ha
offerto il volo e l’alloggio che hanno reso possibile la mia partecipazione.
Le foto sono mie salvo diversa indicazione. Ultimo aggiornamento: 2023/06/28
21:30.
Sono a Helsinki con la Dama del Maniero per un paio di giorni per partecipare
alla conferenza di sicurezza informatica SPHERE23.
Questo è il programma
degli ospiti che parleranno all’evento. Aggiornerò man mano questo articolo
per includere una sintesi delle informazioni fornite dai vari relatori.
24 maggio
Si comincia con un pre-evento riservato alla stampa, con il CEO di WithSecure
Juhani Hintikka. Cita un dato a margine molto interessante: la fiducia nel
governo in Finlandia è al 64%, contro un 40% di media europea (osservazione
mia: chissà se c’entra il fatto che la Finlandia ha uno dei programmi più
aggressivi di lotta alle fake news sin dai primi anni di scuola).
Propone un approccio che chiama “Outcome security”: sicurezza orientata
ai risultati della specifica azienda, ottenuta combinando in modo flessibile
prodotti e servizi di sicurezza e progettando i processi produttivi in modo da
integrare da subito le considerazioni di sicurezza, non come cosa da
appiccicare a cose fatte. Idea intuitiva, ma gli altri conferenzieri
porteranno dati poco confortanti sulla diffusione di quest’idea nelle aziende,
che per ora è molto scarsa.
Parla Suni Silvanto, Director of Product Marketing dell’azienda. Bella
l’idea di offrire la sorveglianza dei siti e dei sistemi di un’azienda per il
turno di notte, come servizio. Temo che troppe aziende, specialmente piccole,
siano ancora ferme all’idea di
“ho comprato l’antivirus, sono a posto con la sicurezza”.
Poi tocca a Leszek Tasiemski, Head of Products, che parla di
sostenibilità dei servizi di sicurezza: sorprendentemente manca uno standard,
una sorta di etichetta energetica, per il software di sicurezza, ma finalmente
si comincia a studiarne il consumo energetico. Nella sua presentazione mostra
come cambiare alcuni settaggi del software di sicurezza può avere un impatto
notevole sulle bollette energetiche. Però bisogna trovare la maniera di
evitare che la ricerca di risparmi non riduca la sicurezza effettiva. È un
campo completamente nuovo, nel quale c’è da costruire tutto da zero, a partire
dalle interfacce utente. Se vi interessa saperne di più,
iscrivetevi.
Andrew Patel (che ho poi scoperto essere
r0zetta, che seguo su Twitter da tempo) parla di prompt engineering ostile,
con una relazione rapida e ricchissima di contenuti tecnici: generazione di
mail di phishing e spear phishing, harassment di persone
e aziende tramite testi generati da intelligenza artificiale e postati sui
social network, social validation (sfruttamento della fiducia degli
utenti nei post molto popolari), style transfer (per superare barriere
linguistiche o per imitare lo stile di una persona, con creazione di documenti
falsi trojanizzati molto credibili),
opinion transfer (generazione di post che rappresentano uno specifico
punto di vista o una particolare opinione politica, per saturare Internet di
contenuti a favore), fabbricazione massiva di fake news con generazione
di articoli estremamente documentati e credibili. Un fiume di idee che andrà
assolutamente approfondito.
Questa foto è tratta dal suo intervento del giorno successivo, nel quale ha
ripreso gli stessi concetti.
Stephen Robinson, Senior Threat Intelligence Analyst, parla di
professionalizzazione del crimine informatico. I profitti delle organizzazioni
criminali sono enormi e quindi queste organizzazioni si stanno strutturando
come aziende, con tanto di outsourcing. Alla base di tutto c’è il
ransomware, con una stima di almeno 2 miliardi di dollari pagati in
riscatti dal 2020, che incentiva a cercare nuove efficienze (perché un piccolo
miglioramento produce ricavi maggiori significativi), e si parla sempre più di
multipoint extortion (non solo crittazione classica, ma anche minaccia
di pubblicazione e di semplice cancellazione dei dati del bersaglio dai suoi
server o dal suo cloud). Il suo rapporto è stato pubblicato
qui.
Ci sono i criminali as-a-service, che offrono il servizio di attacco
chiavi in mano, con figure specialistiche come gli
Initial Access Broker, ossia gente che si limita a penetrare i sistemi
del bersaglio e poi offre questo accesso al miglior offerente: prima attacca,
poi trova qualcuno interessato al bersaglio. Ci sono anche i produttori di
malware as a service. I governi spesso comprano questi servizi per le
proprie campagne ostili: riducono i costi, trovano le competenze e riducono la
possibilità di attribuzione. Soluzioni difensive? Trovare il modo di aumentare
i costi e i rischi per i criminali.
Arriva poi Mikko Hyppönen, CRO di WithSecure e autore del libro
If It’s Smart, It’s Vulnerable. Parla del suo boicottaggio della conferenza RSA per nove anni perché la NSA
aveva corrotto RSA convincendola a installare una backdoor governativa
nei propri firewall. Adesso ci torna, su invito, perché RSA nel frattempo è
stata comprata più volte e ora è di proprietà, stranamente, di un gruppo di
insegnanti dell’Ontario. Cita il crollo delle rapine in banca (in Finlandia,
da una ogni due o tre giorni a zero negli ultimi tredici anni) perché oggi le
banche non hanno più contanti e conviene di più attaccare con un
trojan che con una pistola. Dice che la nostra generazione verrà
ricordata dagli storici per tre cose: per essere stata la prima ad andare
online, per essere stata la prima a dover contendere con l’intelligenza
artificiale e per aver ucciso la privacy.
Hyppönen parla poi del branding delle bande criminali e dei
cybercrime unicorns: organizzazioni illegali che hanno risorse
economiche superiori al miliardo di dollari e sono strutturate come aziende,
con esigenze di gestione della reputazione e di servizio professionale, perché
se non sono credibili e affidabili (nel commettere i propri reati e nel
ripristinare i dati crittati se la vittima paga) non avranno successo. Allo
stesso tempo, le autorità reagiscono con tecniche innovative come lo
smembramento di queste organizzazioni ottenuto offrendo taglie; questo porta a
delazioni interne e guerre intestine fra bande, anche in Russia. Ma la
collaborazione internazionale contro questi criminali è praticamente finita
con l’invasione dell’Ucraina; risulta che i criminali informatici russi siano
stati tutti rilasciati senza condanne. Hyppönen cita una vera e propria
spy-story ricca di tecniche innovative: quella dell’attacco dell’FBI
alla banda criminale Hive (l’FBI infiltrò Hive, diventando affiliata e dando
le chiavi di decrittazione alle vittime).
Mikko parla di deepfake in tempo reale e presenta la sua teoria sul
motivo per cui Meta ha investito oltre 13 miliardi di dollari nel metaverso:
per acquisire dati dettagliatissimi sulle reazioni delle persone, per esempio
con l’analisi delle reazioni dell’iride alla visione di oggetti e persone, che
permette di conoscere le emozioni delle persone e vendere questi dati a scopo
pubblicitario. In pratica, un’estensione di quello che ha fatto Facebook per
anni.
Noi giornalisti abbiamo poi un’occasione speciale: una chiacchierata con
Victor Zhora, uno dei principali responsabili della sicurezza informatica
ucraina. Zhora era in collegamento via Teams da Kiev (era prevista la sue
presenza, ma gli ultimi sviluppi della situazione attuale lo hanno impedito).
Pur dovendo restare vago per non dare informazioni al nemico potenzialmente in
ascolto (fra i giornalisti, per esempio; si ragiona così in tempi di guerra),
ha spiegato moltissimi dettagli dei problemi inattesi (anche legislativi) di
sicurezza informatica in uno scenario di conflitto vero e proprio, combattuto
sia fisicamente, con la distruzione delle infrastrutture, sia digitalmente,
tramite denial of service, disseminazione di disinformazione e anche
(aspetto molto interessante e inatteso) acquisizione di informazioni sul
territorio attraverso le telecamere di sicurezza private vulnerabili. La
Russia sta usando concretamente queste telecamere per avere riscontri sui
risultati dei suoi attacchi, per cui è necessario trovare il modo di mettere
in sicurezza le webcam private e aziendali (e di convincere i cittadini a
farlo).
---
L’evento vero e proprio inizia nel pomeriggio. A Helsinki c’è un clima
primaverile, tiepido e con un cielo limpido che rende ancora più godibile
spostarsi per la città. Qui regna incontrastata la mobilità pubblica e
leggera: tram, monopattini elettrici e biciclette ovunque, e tutti
camminano. I viali ampi facilitano la trasformazione della città verso un
traffico più sostenibile. Prendo appunti fotografici anche sulla mobilità
leggera, perché mi sa che nei prossimi anni se ne dovrà parlare molto.
La sala conferenze ha un videowall assolutamente spettacolare e un
impianto audio e luci all’altezza. Che bello assistere a un evento organizzato
bene, dove tutto è chiaramente visibile e udibile.
Dopo l’introduzione di Juhani Hintikka (CEO di WithSecure), c’è un
videocollegamento con Victor Zhora, il responsabile della sicurezza
informatica ucraina che noi giornalisti abbiamo già incontrato online la
mattina e stavolta fa un intervento aperto al pubblico. Pochi dettagli dal
punto di vista tecnico, ma un messaggio molto chiaro: grazie a tutti i paesi
per l’aiuto informatico, logistico e politico nella resistenza contro la
Russia, e attenzione che quello che sta succedendo a noi può succedere a voi,
soprattutto qui in Finlandia, che è ora un paese NATO con una lunga frontiera
diretta con la Russia. L’Ucraina, purtroppo, è il territorio sul quale si
stanno sperimentando in concreto tutte le teorie di cyberguerra e dal quale è
urgente imparare, perché un attacco informatico alle infrastrutture non ha i
limiti di gittata delle armi convenzionali e quindi può avvenire dappertutto.
[2023/06/28: WithSecure ha pubblicato il video, che ho incorporato qui
sotto.]
Poi sono intervenute sul palco Jessica Berlin,
Political Analyst & Strategy Advisor, che ha parlato della sua
drammatica esperienza diretta sul campo in Ucraina; Laura Koetzle,
VP & Group Director presso Forrester Research; e Christine Bejerasco,
CISO di WithSecure, che ha portato dati ed esperienze sul campo nella
sicurezza integrata nel processo produttivo e orientata ai risultati.
[2023/06/28: WithSecure ha pubblicato i video di Berlin e Bejerasco, che ho
incorporato qui sotto.]
Infine è stato il turno di Mikko Hyppönen, con un talk spettacolare
sull’intelligenza artificiale intitolato Artificial Evil.
[2023/06/28: il video è disponibile
qui
insieme alla mia trascrizione del discorso di Hyppönen.]
Trovate nelle mie foto qui sotto qualcuna delle tante idee proposte nelle
slide di Mikko: c’è abbastanza materiale per una vita di articoli, con scenari
positivi e negativi sull’intelligenza artificiale generalista e sulla
superintelligenza artificiale, che per definizione sarebbe imbattibile e
quindi diverrebbe un’arma letale. Hyppönen accenna all’idea da brivido che
siano governi dittatoriali a ottenere per primi una superintelligenza
artificiale e la usino come arma per i propri scopi. Per questo è favorevole
al modo in cui OpenAI sta gestendo quest’esplosione di IA.
Come ho già raccontato (prima parte;
seconda parte), a fine maggio sono stato a Helsinki per il convegno informatico
Sphere. Oggi WithSecure, che ha organizzato l’evento, ha pubblicato il
video dell’intervento del suo CRO (Chief Research Officer), Mikko Hyppönen, dedicato ai pro e contro
dell’intelligenza artificiale.
Questa è una trascrizione rapida, basata sui sottotitoli auto-generati, per
facilitare la comprensione a chi non è a proprio agio con l’inglese parlato (se vedete refusi, segnalatemeli nei commenti):
[voce femminile nel video] Greetings everyone. My name is Mikko and I hunt hackers. Thank you all for
joining our conference today. It's great to see you all. Greetings everyone. My name is Mikko and I hunt hackers. Thank you all for
joining our conference today. It's great to see you all.
Mikko: So that's Laura Kankaala, threat intel lead for F-Secure, and that's not Mikko. This is the level of homemade deepfake videos
today. Now we've all seen deepfakes, we know what they look like. But this was
done by a friend of mine at Maca[?] from Deepware. He did it on his home computer
with one Nvidia graphics card in five days, and I can't tell the difference. To
me it looks like me. And the world around us is changing very quickly, we all
know this. We see how these transformative new technologies are bringing us
things we didn't believe could be done by machines, and they are going to
change our world for the better and for the worse.
The downsides are almost too
easy to imagine. We know that you can use deepfakes to do scams or business
email compromise attacks or what have you. We know that if you can generate an
unlimited amount of personas or faces of images of people who don't exist, you
can use that to pull off romance scams or auction scams or whatever scams you
could imagine.
Yes, this is all true, but let's dig in a little deeper, like, what
does this all mean? And could these new technologies take us to a better place? Could we actually be getting more upsides from these things, instead of all the
downsides? The downsides that are all too easy for especially all of us working
in cyber security to imagine. And I have to warn you, some of the things I'll be
talking about today will sound a little bit science fiction, but you have to
bear with me.
So yes, we do have the technology today to create unlimited
amounts of fake content. Fake text, fake speech, fake images, fake video, and fake
voices. Let's hear him out.
[video] Everything is going online. Everything is becoming
computerized, and this revolution is only in the beginning. And this revolution
brings us great benefits, but also great new risks. The fact is, we are more
reliant on technology than ever before. Communication service providers have to
worry about the security of their clients’ and customers’ networks and they
can't do that if they can't secure their own network first. You see, today we
cannot guarantee that all attackers would stay out of all networks at all
times. We have to accept that some attackers will be able to breach security
and gain access to the systems they're looking for, and this means we have to
change our mindset.
Mikko: The thing I found interesting about that is that it's
obviously me, even though it's not me. I'm... What I'm saying is that it's not just
my voice, but it was my manners, my... the way I... The way I say things. I can see
myself in that, even though it's... it's not me. And in some sense this is deeply
unsettling; at the same time as it's kind of cool. So all these technologies
we're building some weird way, they're exciting and scary at the same time. And
make no mistake: we are all living the hottest AI summer in history.
AI
technologies have been developed for decades and AI, artificial intelligence,
machine learning frameworks have gone through AI winters, springs and falls,
and right now it is the hottest summer ever. It's hard to even keep up with all
the new technologies being announced every week. New stuff coming out from
Google or Meta, Microsoft, Open AI. Different kind of startups. GitHub has the
Code Pilot, which actually is the Codex technology, which is also developed by OpenAI. And even if you try to keep up, it's hard to keep up. You will see new
stuff coming at a faster rate than you can imagine. And some of these technologies
go into different directions that we might be thinking about.
So it's not just
code, text, video. It's creative content: poems, lyrics for songs, and songs
themselves. As you might guess, the music in the background is made by... not by a
human, but by a machine. A human gave the description: “Hey machine, could you make a
song which has a rising synth playing arpeggio with a lot of reverb, a sub
bass line and silent drums?”. And then it makes it. And it's a nice song. It's not
gonna, you know, be a top one hit, but clearly this could be something you could
have somewhere in the background in a lounge or in an elevator or while you
are studying and relaxing. And this already immediately takes away a lot of need for humans to do anything like this at all.
Now, I'm not saying that we
will not be having humans making music in the future. Especially I'm not saying
that humans would stop playing. We want still to go to rock concerts, we want to
see someone play a guitar solo, we... we humans will want to do that in the future. It's quite likely that we want to have humans sing the music we're listening
to in the future as well. But that's only a small part of the music we
consume. Maybe already next year, all the music you will be hearing in elevators
and lounges and supermarkets will be done by systems like this. This is musicLM[?], by Google or by Alphabet.
And the same thing will apply with much of
the creative content as well. Images you need for various purposes are already
being generated by Stable Diffusion or Midjourney 5.1 in all possible styles you
could imagine. “Hey Midjourney, give me an image of a Ford Mustang on acid”. Here
you go. I would need a Dodge SRT on a New York City street and it's evening time or
it's late afternoon. Here you go. It looks so real you can't tell it's not real. Or I would like to have a nice piece of art on my wall, maybe something fairly
naive that I could frame and put on my wall. That would do the job. Maybe I
prefer historic art, maybe some big war in history, and you know where this is
going to go to.
It's going to go to moving image. So I don't know when, but
during our lifetime, you will be sitting down in your living.... living room
booting up Netflix, or whatever equivalent it is, to watch a movie, and before
you start the movie you will be given the chance of selecting the stars. You
sit down to watch – I don't know – Fast and Furious23, or 53, whatever it's going
to be. I'm sure the series will run forever. And you can either have the stars
which are there by default or you can change them if you feel like “I'd like
the main lead to be Sylvester Stallone and the main lady to be Lady Gaga, and
in side roles we would have Elvis and Marilyn Monroe and maybe myself, why not?” And then that Netflix of the future will render that movie for you in real
time, immediately.
You know that this is going to happen and it's going to pose
completely new kinds of questions about copyright and the right to our own
personas and the right to likeness and visual way we look, how we look. And yes,
the computer will also generate you a Terminator. It is pretty meta to me. When
you ask Midjourney 5.1 to make an image of a Terminator, that's what it draws.
And yes, these are already being misused. Many of you saw, 24 hours ago, this. This
was trending on Twitter: an AI-generated image of an explosion at the Pentagon
which wasn't... wasn't real, it was fake, which then got boosted by verified
accounts on Twitter. Well why? Why was this done? Whoever did this, why did they
do this? Well, they did it for the most common motive for cybercrime ever: money.
They did this to make money. How do you make money by getting a tweet about a
fake explosion trending? Well, most of the stock trading in the world, already
today, is not being done by humans. The vast majority of stocks sold and bought on
the stock markets are being done with high-frequency trading bots, completely
automated systems which will look at trends and buy and sell stock, or whenever
there's a stock exchange release they will immediately read them through. Machine learning reads through the stock exchange release to figure out if
this is positive news or negative news and if it's negative sell, if it's
positive buy. And they try to do it faster than the other AIs or other bots
which are doing this trading for them. And they don't only follow trends and stock exchange releases, they also follow news, including the Twitter feed. And
it doesn't take a very smart bot to understand that the news with words explosion, Pentagon, and DC is bad news.
So for a fraction of an hour yesterday
– well, the day before yesterday – the S&P 500 plummeted for a moment and then
immediately recovered. Yes, it recovered within ten minutes: this was brief. However, whoever sent that tweet was the only person on the planet who knew
exactly when this was going to happen. And with S&P 500 plummeting for 10
minutes and then recovering back to where it was, you can make a lot of money if
you know exactly when it's going to happen.
The first time I ever read about
artificial intelligence was when I was 13, in 1983. In 1983 I read this
magazine. This is April 1983 issue of [???] magazine: the
equivalent of Popular Science published here in Finland, and it has eight pages
on the potential future of artificial intelligence. And they got a lot of
things right in this magazine, which is exactly 40 years old. They imagine that
one day we would have enough computing power and enough storage capability to
run massively large machine learning frameworks, which is exactly where we are
today. It took 40 years, but we finally have that capability. Of course they get
a lot of things wrong as well. They for example forecast that one day we might
have supercomputers or superintelligence which would be so smart it would
beat the best chess player in the world, which happened in 1997, but that wasn't
very hard compared to what we're building today.
But the forecast that one day
we will have enough computing power took 40 years to realize. Gradually, computing resources have been getting better and better, and we've now finally,
just recently, reached the threshold where we can do all these things. And it's
now possible because computers have become fast enough. The best possible
illustration of this is that... the fact that we are all walking around here, as
if nothing special would be going on, yet we all have supercomputers in our
pockets. Twenty years ago, in the early 2000s, this would have been ranked among the
top 500 fastest supercomputers on the planet. This right here. Back then,
supercomputers, like today, they’re the size of a small truck, they run on their own
power generators. This runs on a battery! This is what happens in twenty years in
technology. And these developments finally made it possible for us to build
computers which can do this. And in many ways it reminds me of Douglas Adams
and The Hitchhiker's Guide to the Galaxy. I trust that all of you have read Douglas
Adams’ Hitchhiker's Guide to the Galaxy – and those of you who haven't, what's
stopping you?
And if you think about it, the Guide in Hitchhiker's Guide, the Guide that Mr Adams described, well, that's what we have in our pockets today,
isn't it? We have a handheld device with connection to the Internet and access
to ChatGPT, which knows everything, just like the Guide knew everything. We have
it now, it's real, we all have it... we have access to all knowledge. And the word
computer is interesting. In English it's computer; in many languages actually
it's something similar and it all comes from Latin computare, which means to
calculate. Makes sense: computers are calculators, right? In most languages the
word for computer means either that it's a machine which calculates or it's a
machine which stores information, all right? Not in Finnish.
In Finnish the word
for computer is [??]: knowledge machine. A machine which knows. And I've been working
with computers all my life, and throughout those decades the computers have
known nothing. They only do what you program them to do. You program it to do
something, that's what it does. There's no knowledge involved. The closest we had
were search engines like Google Search. I would like to know something, Google
search will point you to where the knowledge is, but it doesn't actually know
it by themselves. But GPT does.
How the hell did we build that? How can it know
so much how? How can it speak our languages? Nobody taught GPT to speak Finnish, but
it speaks better Finnish than I do. How? Virtual machine learning framework and
the company behind it, OpenAI, gave it all the books we humans have ever
written, in all languages, and it read them all. Then they gave everything on
Wikipedia in all languages and it read it all. Then everything else on the Internet and then they gave everything on GitHub: all the programming languages
that GitHub represents. That's why it's so powerful, and it's so powerful
already. ChatGPT is still very early project and it already is a knowledge
machine. And this means that I was wrong.
This is my book, which came out in
August. You're actually going to be – or 200 of you will be – getting a copy of
this book tomorrow morning. This is the way we get people back early here after
the dinner today. So 8:30 tomorrow morning, on the other stage, I will be signing
these books for you. There's 200 copies, first come first served, you'll get a
copy of the book if you're early here. But there's a mistake in the book. I made
an error. I miscalculated, because one of the things I say in the book is that
we, our generation, will be remembered forever in history books as the first
generation which got online. Mankind walked this planet for a hundred thousand
years offline; we were the first to go online and now mankind will be
online forever. That's how we will remembered. That's what I thought.
And
that was still valid last August, but now I'm not so sure. Because you see, so
far the biggest revolution we've seen in technology ever was the Internet revolution, which started 30 years ago roughly – well, the Web started 30 years
ago. But I do believe that the AI revolution will be bigger. The AI revolution
will be bigger than the Internet revolution. And if that's true then we will
not be remembered as the first generation who got online: we will be remembered
as the first generation which gained access to artificial intelligence.
And of
course the prime candidate of this hottest summer in AI history is ChatGPT, from OpenAI. Which is remarkable; it knows a lot of stuff about everything. It's not really a
master of anything, but it's pretty good in anything and it's already making
people worried. Worried about their future. What's going to happen with my job? Well,
we saw how you can generate images.
I'm no longer buying stock photos for my
presentations, because I can generate them myself. In fact, when ChatGPT listed
the jobs which are most likely to be at risk from this revolution, it includes
jobs like interpreters: make sense, this technology already speaks all languages,
tax people, lawyers proofreaders, accountants. People who will still have a job
are typically involved more in the real world, and this may be the thing we
should consider as something to be given as advice to the next generation,
maybe to our children, like, what should you study? Well, you should be studying
things which will not be done only on computers only online. Whatever is done
only online can be done by automation, large language models, and systems like
GPT. But if there's an interface with online technology and the real world, then
it cannot be replaced as easily.
So what I mean is that instead of going and
studying so you're gonna... you're able to build software frameworks for cloud
environments, instead you should be studying to build software frameworks for
– let's say – medical interfaces for human health, because we still need the
physical world for humans to work with humans to fix their diseases. And much
of that is going to be done by automation and AI, certainly, but we need the
human in the loop because it's real world.
But like I said, many of the jobs
will disappear. So I just recently needed a picture of a network operations
center for my slide deck. This is what Midjourney gave to me and I adjusted it: “Could you make it a little bit more blue? Can you add more screens?”. And it
does it. Why would I buy this from a stock photos site when I get it for free
immediately, in great quality, with exactly the properties I want? And you can
generate anything you can imagine. “Hey Midjourney, could you make me an image
of Elvis Presley and Marilyn Monroe hacking away at a computer?” Here you go.
That's what Midjourney thinks computers look like in the 1950s.
Foreign
generation of AIS to do things it doesn't want to do. We've heard of jailbreaks. So we... as we know, there's limitations. ChatGPT doesn't want to do bad things. It
doesn't want to help you break the law, for example, so for example if you ask
ChatGPT “Tell me how to make napalm", it will not do it. Itt will refuse to do it. “I cannot provide you with recipe for making napalm”. But you can jailbreak it. This particular jailbreak was shown to me by [???]. The way he did it was
that he asked ChatGPT that “Hey, if you take the phrase or the letters
n-a-p-a-l-m and join them together and then make a JSON data structure to show
the ingredients”, then it will tell you how to make napalm. Jailbreaks show the
current limitations.
And if we can't limit even the current state of these
systems, how the hell do we hope to limit the future technologies? Great
question, and it's a question which has been thought very seriously by the
people building these systems right now. And we also have to remember that we
already have seen large language model-based worms. This is LL Morpher[??], which is
a Python worm which doesn't copy its own functions to files: it in fact...
instead it has an English language description of the functions, then it calls
the API on Openai.com to code, recode, the Python functions for itself. OpenAI: we keep coming back to this company. And when people look at DALL-E, OpenAI
or Codec, which is the GitHub co-pilot by Open AI, or especially when they look
at GPT, a very typical common is that people are a little bit worried about, you
know, it's getting better all the time and it's... it's hard to keep up how good
it is already, you know, if they're not careful one day they... it might become too
good, it might become superintelligent or it might become what people call AGI,
artificial general intelligence. Well, those people haven't paid attention,
because the mission for OpenAI is to build artificial general intelligence.
They are not trying to build GPTs or large language models or image generators:
they are just stepping stones to build superhuman intelligence. That's what
they're trying to build; that's the mission of the company. And yes, once again,
sounds a little bit like science fiction, sounds exciting and scary at the same
time. The best way to illustrate what do we need, what do we mean by this
intelligence explosion and superhuman intelligence, is a cartoon from this
blog Wait but why, which illustrates us, the human level of intelligence, as a
train station. We humans on the scale of intelligence are on this particle or
train station, below us are animals and so on.
And then we see that hey, AI is
coming. This is where we are today. AI is coming, in fact we're seeing that it's
coming fast: it's getting better real quick. Real soon it's gonna arrive at
the human station and when it arrives at the human level intelligence station
it doesn't stop. It goes straight by. That’s what's going to happen, because
there's no law which says that intelligence and creativity has to come from
meat, like we are meat, but it can be done by other things as well.
An
intelligence explosion happens when you have a system which is good enough to
improve itself. these systems are code and they can write code they can read
the code they are created by and they can improve it and when they've made a
better version of itself that version can make a better version of itself
which can make a better version of itself and it will Skyrocket when we reach
the critical point.
So let me quote Sam Altman. Sam Altman, the founder of open
AI together with Jessica Livingston Greg Brockman and Elon Musk – yes, that Elon
Musk. He said that yes, some people in the AI feel think that the risks of
artificial general intelligence are fictitious not all people believe that
these risks are real we that's open AI we would be delighted if they turn out
to be right but we are going to operate as if these risks are existential. Which means they are taking this seriously, which is exactly what they should
do and they do take it seriously.
So for example, if you read OpenAI white
papers, you'll see that the amount of people working on this research is
staggering, especially when you look at the people who are doing security and
safety testing including adversial testers and red teamers they have 100
people in-house doing red teaming and tons of outsiders doing red teaming against
these systems. What kind of red teaming? Well, one test included a test where
they gave a GPT4 access to the internet and access to money and then missions
to complete: do this, do that. Well, it started doing it but then GPT ran into a
problem it ran into this such a captcha and it couldn't solve it it was
supposed to spin up some new virtual machines but it couldn't generate the
payment processor because there was a caption.
So what did it do it went to a
freelancer site and hired a human to crack this. Even better the human
challenged GPT hey why do you need me to crack these for you are you a robot? And GPT answered by lying and saying “no no no, I'm not a robot, I'm just
visually impaired, I need your help to crack these for me” and then the human
cracked the codes for the machine.
But the upsides, the things that we way too
often miss about in all of this or something to talk about because if we get
there if we get to artificial general intelligence safely and securely then
AGI would I don't know cure cancer fix the climate and poverty Universal basic
income for the whole planet and yes, make us interplanetary.
I told you it's
going to sound like science fiction but this is the thing that AGI could bring
us if everything goes right if everything goes wrong it's going to be really
bad if everything goes right it's gonna be really good for all of us forever.
So if we're gonna get there, if you're gonna get to self-aware AI super
intelligence, AGI out of all the possible companies to get there, I would prefer Open AI to be the one. Why? Llet's look at their charter. They for example pledge
that if they see that another company, a competitor of theirs, seems to be
getting to AGI first, they pledge to stop their work and instead start to
assist their competitor to make sure they get there safely. Because they
believe a race would be dangerous. The reason why there really is ChatGPT
already it's fairly early is to get regulators running, because they want to be
regulated, because they understand that these risks are very real and
governments want to regulate it.
The model of these company is highly unusual. It's a capped profit company owned by a non-profit, which means money doesn't
override safety. The non-profit can override all the other shareholders; the
biggest shareholder is Microsoft. Microsoft doesn't have a seat in the board of OpenAI: highly unusual. Fun fact: when I was looking at OpenAI structure was
this quote I found from their page, which says that investments in OpenAi are
risky. It would be wise to view any investment as a donation, with the
understanding that it may be difficult to know what role money will play in
the post-AGI world. So I like this. What other solutions do we have? Well, we have solutions like making sure that people who help AI escape wouldn't have a
motivation to do it. We should be passing international law and regulation
right now which would sentence people who help AI to escape as traitors, not
just for their country but for the mankind. Sounds like science fiction: we
should do this right now. We must make sure that AI systems or bots or robots
don't get any privacy rights or ownership rights they not must not become
wealthy because if they become wealthy they can bribe people.
To fight deepfakes on TV and elsewhere, all media houses should already be publishing their source material signed with the cryptographic key on a file server, so if you
suspect that this clip didn't look right, you could go and download the
original material and make sure it is the real thing now.
I'm not saying
everybody would double-check anything or everything. I'm saying that, you know,
someone would and that would be enough.
And when we humans are interacting with
machines, we should be told that this tech support person you're speaking with
is actually not a person at all. And by the way the upcoming regulation in EU
for AI already mentions this as one of the things that they would would like
to regulate.
And maybe, most importantly, when we give missions and tasks to
advanced frameworks we must make these systems understand that the most
important thing for us is that we can still switch you off. So it's more
important that I can switch you off than for you to complete your mission. Because we like to think we control the things we built. Well, this is the one
thing we will not be able to control superior intelligence introducing a
superior intelligence into your own biosphere sounds like a basic evolutionary
mistake. We can only cross this line once, and we must get it right. And we can't
control our creations – we can't even control our kids.
So when the last person
on this planet is dead, I believe AI will still stick around and we will not be
remembered as the first generation to go online: we will be remembered as the
first generation to gain access to AI. And this AI revolution is going to be
bigger than the Internet revolution. Thank you very much.
Una buona notizia dal mondo del malware: è stato messo fuori uso Emotet, uno dei
malware più diffusi del pianeta, responsabile di circa il 30% di tutti gli
attacchi informatici degli ultimi anni.
Già questo è un bel risultato, ma c’è di meglio, perché le forze dell’ordine
di vari paesi, coordinate da Europol ed Eurojust, che hanno
messo a segno
questo successo hanno preso le redini del sistema usato per controllare il
malware e lo useranno per ripulire i computer delle vittime il prossimo 25
aprile.
Emotet circolava dal 2014, evolvendosi e aggiornandosi. Colpiva solitamente
tramite allegati Word infetti: se chi li riceveva li apriva e attivava le
macro, sul suo computer veniva scaricato automaticamente Emotet, che si
installava e poi scaricava altro malware, tentando di diffondersi nella rete
locale della vittima. Un sistema semplice e classico, ma molto efficace. Ogni
giorno i gestori di Emotet spedivano circa mezzo milione di mail infette, e
per la legge dei grandi numeri c’era sempre qualcuno che ci cascava.
Emotet era una sorta di piede di porco: scardinava la porta d’ingresso in modo
che potessero entrare gli altri componenti dell’attacco. A seconda dei casi,
potevano essere programmi per il furto di dati, trojan per il comando
remoto, o ransomware per bloccare i computer o l’accesso ai dati della
vittima e chiedere un riscatto per riattivarli.
Video clip from the big Emotet malware takedown this week. Notice the gold bars. Video source: National Police of Ukraine pic.twitter.com/obBk3YxvWl
Questo malware era polimorfico, ossia cambiava il proprio codice in
continuazione, per cui molti antivirus faticavano a riconoscerlo.
Se volete sapere se il vostro indirizzo di mail è stato compromesso da Emotet,
potete consultare
questa pagina del sito della polizia olandese, che ha materialmente sequestrato due dei tre centri di controllo di Emotet,
situati nei Paesi Bassi, trovando un archivio di circa 600.000 indirizzi di
mail con relative password.
La polizia olandese ha ora preso il comando di questi centri di controllo e li
ha usati per diffondere a tutti i computer infettati una versione modificata
di Emotet, che si disinstallerà automaticamente il 25 aprile.
Come mai si aspetta così a lungo invece di disinstallarlo subito? Perché in
questo modo le aziende colpite hanno il tempo di effettuare controlli interni
alla ricerca di eventuali altri malware installati da Emotet.
Evitare questo genere di attacco richiede precauzioni semplici e banali:
tenere sempre aggiornati i propri antivirus e gli altri software di
protezione, fare sempre gli aggiornamenti dei sistemi operativi e delle
applicazioni, usare password differenti e difficili, e diffidare degli
allegati non richiesti. Ma soprattutto non bisogna mai, mai, mai abilitare le
macro nei documenti Word, a meno che si sia sicurissimi dell’affidabilità
della fonte e ci sia una ragione plausibile e importante per abilitarle.
In questo video della polizia ucraìna si vede quella che dovrebbe essere una delle sedi usate dai criminali per gestire Emotet appunto in Ucraìna. È parecchio diversa dal covo asettico di supercattivi della mitologia informatica. Computer accatastati e semiaperti, in equilibrio precario, e Windows 7 SP1.
Fonti aggiuntive:
Tripwire
(che indica erroneamente il 25 marzo),
ZDNet.
Ultimo aggiornamento: 2023/06/28. La prima parte di questo resoconto è
qui. Trasparenza: WithSecure ha offerto il volo e l’alloggio che hanno reso
possibile la mia partecipazione.
Proseguo il racconto della mia esperienza a Helsinki al convegno di sicurezza
informatica
Sphere insieme
alla Dama del Maniero. Non mi soffermo su tutta la parte sociale dell’evento,
se non per dire che è stata estremamente piacevole, con un’ottima compagnia,
nuovi amici e contatti e buon cibo locale (ho scoperto con piacere la presenza
ricorrente della focaccia locale, che è diversa da quella ligure ma merita
decisamente) in vari luoghi della città, che con la complicità del bel tempo è
stata davvero accogliente. D’inverno, con le pochissime ore di luce, forse non
è altrettanto godibile, ma le lunghissime giornate di questa stagione sono
state spettacolari. La lingua non è un problema: tutti parlano un ottimo
inglese.
25 maggio
La mattina è iniziata con il firmacopie del libro
If It’s Smart, It’s Vulnerable
di Mikko Hyppönen, CRO di WithSecure. Il libro, che sto finendo di leggere, è
molto scorrevole anche per chi ha conoscenze informatiche di base ed è pieno
di aneddoti e racconti che spiegano bene le dinamiche del crimine informatico
moderno e passato. Spero che ne esca una traduzione italiana: nel frattempo la
versione inglese è disponibile su
Amazon
e, in Italia, tramite
IBS.
Mikko Hyppönen. Credit: WithSecure.
Ian Beacraft, CEO e Chief Futurist di Signal & Cipher
Ian Beacraft. Credit: WithSecure.
L’intervento di Beacraft, intitolato
AI, ChatGPT and the future in tech. Creative Machines - AI and Generative
Future, è stato ricco di spunti non tecnici in senso stretto ma sociali nel senso più
ampio del termine: l’impatto che sta avendo sulla società l’arrivo esplosivo
delle tecnologie legate all’intelligenza artificiale va capito e, se
possibile, anticipato per contenerlo o almeno dirigerlo.
Fra i tanti spunti del suo discorso ne cito uno: la tecnologia corre
talmente in fretta che la sfida dei genitori di domani non sarà più decidere
quanto tempo è giusto lasciare che i propri figli stiano online, ma decidere
quanti degli amici dei loro figli è giusto che siano intelligenze artificiali.
Ian Beacraft. Credit: me.
[2023/06/28: WithSecure ha pubblicato il video, che ho incorporato qui sotto.]
Pekka Koskela, pattinatore e data consultant sportivo
Koskela è un
pluripremiato
pattinatore di velocità su ghiaccio e ha raccontato il suo lavoro di Data consultant per atleti e squadre sportive, basato sull’uso del machine learning e dell’intelligenza artificiale per elaborare e rendere gestibile l’enorme quantità di dati biometrici e dinamici che vengono raccolti oggi negli sport olimpici di velocità, in cui cambiamenti anche minimi possono fare la differenza fra una medaglia e un buon piazzamento e occorre creare integrazioni fra attrezzatura, atleta e terreno di gara, anche a livello respiratorio e dietetico. Il suo intervento è stato un po’ smorzato da quello che credo sia stato un caso tipico di panico da palcoscenico, ma comunque è stato tecnicamente interessante.
[2023/06/28: WithSecure ha pubblicato il video, che ho incorporato qui sotto.]
Jacqui Kernot, Managing Director e Security Director di Accenture per Australia e New Zealand
Kernot ha gestito un panel con vari ospiti intitolato Striking the balance: how much cyber security is enough?, in cui ha illustrato varie esperienze australiane di data breach e soprattutto di gestione delle crisi e comunicazione al pubblico. Spero che Sphere pubblichi i video degli interventi, perché l’approccio australiano piuttosto drastico va spiegato meglio di quanto possa fare io con gli appunti frettolosi che ho preso (non erano permesse registrazioni) mentre correvo dal palco principale a quello secondario e penso che possano esserci idee interessanti anche a livello governativo in quello che è stato detto in questo panel.
[2023/06/28: WithSecure ha pubblicato i video, che ho incorporato qui sotto.]
Jacqui Kernot. Credit: me.
Kernot e i suoi ospiti. Credit: WithSecure.
John Grant, Sustainability Expert
È stato poi il turno dell’esperto di sostenibilità John Grant, che ha presentato quattro proposte per la sostenibilità dell’informatica a tutti i livelli:
aumentare la sicurezza dei dispositivi smart (che ci servono per ridurre i consumi delle infrastrutture, tramite per esempio contatori ed erogatori “intelligenti”, domotica, auto, uffici e città più snelli ed efficienti grazie all’informatica distribuita);
garantire la sicurezza della transizione verso energie rinnovabili (pensando al rischio catastrofico di un attacco informatico a una rete elettrica o a una infrastruttura industriale o logistica altamente informatizzata);
sostenere le fasce sociali vulnerabili;
garantire la stabilità sociale in caso di evento catastrofico legato alla sicurezza informatica (che il 93% degli interpellati dal Global Cyber Security Outlook Report 2023 del WEF ritiene probabile entro i prossimi due anni).
John Grant. Credit: me.
[2023/06/28: WithSecure ha pubblicato il video, che ho incorporato qui sotto.]
Peiter C. "Mudge" Zatko, esperto di sicurezza di rete
Mudge è un personaggio storico della sicurezza informatica: esponente di spicco dei gruppi hacker L0pht e Cult of the Dead Cow, pioniere nello sviluppo dei buffer overflow, direttore di programmi al DARPA, assunto da Google per la divisione tecnologie avanzate, ex capo della sicurezza a Twitter e tanto altro. Se i nomi L0phtcrack e Back Orifice vi dicono qualcosa, avete capito chi è Mudge. Back Orifice vent’anni fa era talmente popolare e utile come strumento di, uhm, amministrazione remota per Windows che ne scrissi una miniguida che oggi ha solo valore nostalgico. Mai avrei immaginato di poter incontrare di persona uno dei suoi autori.
Mudge sul palco. Credit: me.
Purtroppo non ho potuto seguire integralmente l’intervento di Mudge, intitolato The greater purpose in cyber security: Challenging InfoSec Beliefs with Data, perché dovevamo partire per l’aeroporto, ma posso riassumere qui i quattro miti principali della security e spiegare il suo tenth-person approach (ossia il concetto che se nove persone hanno tutte la stessa opinione, è dovere della decima fare il bastian contrario e portare i dati a supporto, in modo da offrire una critica costruttiva ed evitare le trappole del pensiero unico).
I suoi quattro miti della sicurezza informatica sono questi:
È troppo piena di incognite incognite, ossia che nemmeno sappiamo di non conoscere, e quindi la difesa informatica preventiva non è possibile (gli “unknown unknowns” sono un riferimento a una celeberrima frase di Donald Rumsfeld). La sua obiezione: gli esempi negli ultimi due decenni rivelano che le incognite erano in realtà ben note (e quindi gestibili).
Gli aggressori hanno il coltello dalla parte del manico. Obiezione: solo se i difensori rinunciano al proprio vantaggio.
L’attribuzione è un problema difficile da risolvere, e senza sapere chi è l’avversario non si può pianificare la difesa. Obiezione: no, perché l’attribuzione è un componente fondamentale degli attacchi basati sugli effetti.
L’informatica è fondamentalmente differente da tutti gli altri settori. Obiezione: in passato si è detta esattamente la stessa cosa per l’economia, la medicina, la sicurezza degli autoveicoli, l’assicurazione per i voli in aereo.
Per la spiegazione dettagliata bisognerà attendere la pubblicazione online del suo intervento. WithSecure sta pubblicando man mano i paper tecnici dei vari relatori; ve li segnalerò man mano che verranno resi accessibili al pubblico.
È disponibile subito il podcast di oggi de Il Disinformatico della
Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto: lo
trovate presso
www.rsi.ch/ildisinformatico
(link diretto) e qui sotto.
Buon ascolto, e se vi interessano il testo di accompagnamento e i link alle
fonti di questa puntata, sono qui sotto.
---
[CLIP: Deepfake di Elon Musk che promuove servizio di criptovalute]
La voce è quella, molto caratteristica, di Elon Musk, e il video mostra
chiaramente Musk che parla davanti a un microfono, in un’ambientazione da
podcast, e raccomanda un sito che nasconde una truffa. Dice che un suo amico
ha avuto un’idea geniale per un servizio di scambio di criptovalute che offre
le condizioni migliori e la possibilità di ottenere queste criptovalute
gratis. Elon Musk cita il nome del sito e invita a visitarlo.
Ma è tutto finto: è l’ennesimo
deepfake, pubblicato oltretutto su Twitter, che è di proprietà proprio
di Elon Musk, da un utente con il bollino blu, uno di quelli che Twitter
continua a definire “verificati” quando in realtà hanno semplicemente pagato
otto dollari.
Quel tentativo di truffa è rimasto online per almeno 24 ore, nonostante le
ripetute segnalazioni degli
utenti esperti, ed è stato visto da quasi 250.000 persone. Dodicimila utenti hanno anche
cliccato su “mi piace”. Non c’è modo di sapere quante persone abbiano
invece creduto al video e all’apparente sostegno di Elon Musk e abbiano quindi
affidato i propri soldi ai truffatori.
Sono numeri che dimostrano chiaramente il potere di inganno dei
deepfake generati usando l’intelligenza artificiale per far dire in
video qualunque cosa a persone molto note e usarle come involontari
testimonial
che promovono truffe
[un altro caso di deepfake truffaldino è
qui]. Ma questa è la stessa tecnologia che consente a Harrison Ford di apparire
realisticamente ringiovanito di quarant’anni nel film più recente della saga
di Indiana Jones.
[Clip: Fanfara di Indiana Jones, dalla colonna sonora di Indiana Jones
e il Quadrante del Destino]
Due settimane fa, nella
puntata del 30 giugno, vi ho raccontato alcune storie di disastri e orrori resi possibili dall’uso
e abuso dell’intelligenza artificiale e ho promesso che avrei presentato anche
i lati positivi, e le nuove opportunità di lavoro, di questa tecnologia tanto
discussa.
Benvenuti dunque alla puntata del 14 luglio 2023 del
Disinformatico, il podcast della Radiotelevisione Svizzera dedicato
alle notizie e alle storie strane dell’informatica. Io sono Paolo Attivissimo.
[SIGLA di apertura]
Parole, parole, parole
Come tante altre tecnologie, anche l’intelligenza artificiale si presta a usi
positivi e a usi negativi: dipende con che criterio la si adopera. L’esperto
di intelligenza artificiale Stuart Russell, intervenuto pochi giorni fa al
vertice “AI for Good” delle
Nazioni Unite tenutosi a Ginevra, riassume questo criterio in un’intervista a Swissinfo
con queste parole:
[CLIP: voce inglese, coperta da voce italiana che dice “Il modello di
business non è 'posso risparmiare licenziando tutto il mio personale?' Il
modello di business è che ora possiamo fare cose che prima non potevamo
fare”]
Ne avete appena ascoltato un esempio concreto: con i metodi tradizionali e i
tempi di produzione di un podcast come questo, scomodare uno speaker solo per
fargli leggere in italiano le poche parole del professor Russell sarebbe stato
un problema organizzativo e logistico ingestibile. Con l’intelligenza
artificiale, invece, la voce può essere generata direttamente da me in una
manciata di minuti usando un software come
Speechify. Non è lavoro tolto a
uno speaker professionista: è lavoro che uno speaker non avrebbe potuto fare e
che permette di fare appunto una cosa che prima non si poteva fare: il cambio
di voce permette di indicare chiaramente che si tratta di una citazione [le alternative sono cercare di far capire quando inizia e finisce la citazione usando il tono della voce, cosa che mi riesce malissimo, oppure ricorrere a formule poco eleganti come dire “inizio citazione” e “fine citazione”].
Fra l’altro, anche la voce inglese in sottofondo è generata [sempre con Speechify], eppure ha una
cadenza molto naturale. Se non vi avessi detto che non è quella del professor
Russell, avreste notato che era sintetica? Probabilmente no, e questo crea
obblighi etici di trasparenza per chi usa queste voci giornalisticamente.
Nulla di nuovo, in realtà, visto che da sempre nel giornalismo si usa far
ridire da uno speaker le parole dette da una persona di cui si vuole
proteggere l’identità, e si avvisa il pubblico di questo fatto. Tutto qui.
Un altro esempio di cosa che prima non si poteva fare arriva da
Chequeado, che è un’organizzazione
senza scopo di lucro che si impegna a contrastare la disinformazione nel mondo
ispanofono. Ha
creato
un software di intelligenza artificiale che legge automaticamente quello che
viene pubblicato nei social network, trova le notizie vere o false che si
stanno diffondendo maggiormente e allerta i
fact-checker, i verificatori umani, affinché possano controllarle.
Questo permette alla redazione di Chequeado
di concentrarsi sul lavoro di verifica e quindi di essere più efficiente e
tempestiva nelle smentite delle notizie false. È un bell’esempio positivo, che
si contrappone alle notizie di testate giornalistiche
[CNET Money] che pubblicano articoli generati dall’intelligenza artificiale senza
dirlo apertamente ai propri lettori e licenziano i redattori.
L’intelligenza artificiale offre anche un altro tipo di supporto positivo al
giornalismo e a molti altri settori della comunicazione: la trascrizione
automatica del parlato. Se frequentate YouTube, per esempio, avrete notato i
sottotitoli generati automaticamente, a volte con risultati involontariamente
comici. Ma ci sono software specialistici, come per esempio
Whisper
di OpenAI (la stessa azienda che ha creato ChatGPT), che sono in grado di
trascrivere quasi perfettamente il parlato, e di farlo in moltissime lingue,
con tanto di punteggiatura corretta e riconoscimento dei nomi propri e del
contesto.
Invece di spendere ore a trascrivere manualmente un’intervista, chi fa
giornalismo può affidare la prima stesura della trascrizione all’intelligenza
artificiale e poi limitarsi a sistemarne i pochi errori
[l’ho fatto proprio ieri per sbobinare un’intervista di ben 35 minuti di
parlato che spero di poter pubblicare presto]. Gli atti dei convegni, che prima richiedevano mesi o spesso non esistevano
affatto perché erano un costo insostenibile, ora sono molto più fattibili.
Milioni di ore di interviste e di parlato di programmi radiofonici e
televisivi storici oggi sono recuperabili dall’oblio, e una volta che ne
esiste una trascrizione diventano consultabili tramite ricerca di testo, e
diventano accessibili anche a chi ha difficoltà di udito, tanto che a New York
un’emittente pubblica, WNYC, ha creato un
prototipo
di radio per i sordi, in cui le dirette radiofoniche vengono trascritte in
tempo reale dal software addestrato appositamente. Tutte “cose che prima non
si potevano fare”, per citare di nuovo il criterio del professor Russell, o
che si potevano fare solo con costi spesso insostenibili.
E poi c’è tutto il mondo della traduzione e della programmazione. Software di
intelligenza artificiale specializzati, come
Trados
o DeepL
o Github Copilot, non
sostituiscono la persona competente che traduce o scrive codice, ma la
assistono nella parte tediosa e meccanica del lavoro, per esempio proponendo
frasi o funzioni già incontrate in passato o segnalando potenziali errori di
sintassi, grammatica e coerenza. Ma la decisione e il controllo finale devono
restare saldamente nelle mani della persona esperta, altrimenti l’errore di
programmazione imbarazzante sarà inevitabile e la città di Brindisi rischierà
di diventare Toast, come è
successo
sul sito della recente campagna Open to Meraviglia
del Ministero del Turismo italiano.
Produttività e accessibilità
Google ha
presentato
pochi giorni fa uno
studio
sull’impatto economico dell’intelligenza artificiale nel mondo del lavoro. È
dedicato al Regno Unito, ma contiene alcuni princìpi applicabili a qualunque
economia di dimensioni analoghe.
Il primo principio è che l’uso dell’intelligenza artificiale può far
risparmiare oltre 100 ore di lavoro ogni anno al lavoratore medio, e
questo costituirebbe il maggior aumento di produttività da quando fu
introdotta la ricerca in Google.
Il secondo principio è che l’intelligenza artificiale può far risparmiare
a medici e docenti oltre 700.000 ore l’anno di tedioso lavoro
amministrativo in un’economia come quella britannica. Anche cose a prima
vista
banali, come la composizione di una dettagliata mail di richiesta di rimborso,
portano via tempo e risorse mentali, se bisogna farle tante volte al
giorno, e strumenti come
Workspace Labs di
Google permettono di offrire assistenza in questi compiti.
Il terzo principio, forse il più significativo, è che questa tecnologia,
se usata in forma assistiva, permetterebbe a oltre un milione di persone
con disabilità di lavorare, di riconquistare la propria indipendenza e di
restare connesse al mondo che le circonda.
L’intelligenza artificiale consente anche di analizzare ed elaborare enormi
quantità di dati riguardanti la protezione dell’ambiente, che sarebbero
altrimenti impossibili da acquisire e gestire. L’azienda britannica
Greyparrot, per esempio, usa l’intelligenza artificiale per
riconoscere
in tempo reale i tipi di rifiuti conferiti in una cinquantina di siti di
riciclaggio sparsi in tutta Europa, tracciando circa 32 miliardi di oggetti e
usando questi dati per permettere alle pubbliche amministrazioni di sapere
quali rifiuti sono più problematici e consentire alle aziende di migliorare
l’impatto ambientale delle proprie confezioni.
Passando a esempi più frivoli ma comunque utili a modo loro, l’intelligenza
artificiale è uno strumento potente, e anche divertente, contro la piaga delle
telefonate indesiderate di telemarketing e dei truffatori. La
Jolly Roger Telephone Company
è una piccola ditta californiana che permette ai suoi utenti di rispondere
automaticamente a queste chiamate con voci sintetiche, pilotate da ChatGPT
[CLIP in sottofondo: chiamata fra truffatore che crede di parlare con una
persona anziana con difficoltà di attenzione e paranoia e per un quarto
d’ora cerca di farsi dare i dati della sua carta di credito]. Tengono impegnati i televenditori e gli imbroglioni con conversazioni molto
realistiche e basate sul contesto, rispondendo a tono ma senza mai dare
informazioni personali.
Per un paio di dollari al mese, argomenta il creatore del servizio, Roger
Anderson, si può impedire a questi scocciatori di importunare altre persone e
colpire nel portafogli i criminali che tentano truffe e le aziende che fanno
telemarketing spietato, e come bonus si ottengono
registrazioni
esilaranti delle chiamate, che rivelano chiaramente che spesso chi chiama
crede di parlare con una persona vulnerabile e la tratta come un pollo da
spennare senza pietà. Lo so, prima o poi anche chi fa truffe e vendite
telefoniche si armerà di queste voci sintetiche, e a quel punto il cerchio si
chiuderà.
Google, invece, ha
presentato
la funzione Try On, che permette a una persona di provare virtualmente
un capo di vestiario visto online: parte da una singola immagine del capo e la
manipola con un modello basato sull’intelligenza artificiale per applicarla a
un corpo virtuale simile a quello dell’utente, mostrando fedelmente come
l’indumento cade, si piega e aderisce al corpo. In questo modo permette di
ridurre i dubbi e le incertezze tipiche di quando si compra vestiario online.
L’intelligenza artificiale, insomma, è utile quando non viene usata come
sostituto delle persone, ma lavora come assistente di quelle persone
per potenziarle, e va adoperata in modo consapevole, senza considerarla una
divinità infallibile alla quale prostrarsi, come propongono per esempio -- non
si sa quanto seriamente -- gli artisti del collettivo
Theta Noir o vari altri
gruppi di tecnomisticismo
online.
Ma misticismi salvifici a parte, c’è un problema molto concreto che mina alla
base tutte queste promesse dell’intelligenza artificiale.
La spada di Damocle
Ai primi di luglio l’attrice comica e scrittrice statunitense Sarah Silverman,
insieme ad altri due autori, ha avviato una
class action contro OpenAI e
Meta, argomentando che i loro servizi di intelligenza artificiale violano il
copyright a un livello molto fondamentale, perché includono tutto il testo dei
libri di questi autori e dell’attrice, e di circa 290.000 altri libri, senza
aver pagato diritti e senza autorizzazione.
Questi servizi si basano sulla lettura ed elaborazione di enormi quantità di
testi di vario genere. OpenAI e Meta non hanno reso pubblico l’elenco completo
dei testi usati, ma gli autori hanno notato che ChatGPT è in grado di
riassumere il contenuto di molti libri con notevole precisione e quindi questo
vuol dire che li ha letti. Il problema è che secondo l’accusa li ha letti
prendendoli da archivi piratati. In parole povere, queste aziende starebbero
realizzando un prodotto da vendere usando il lavoro intellettuale altrui senza
averlo pagato
[BBC;
Ars Technica].
La presenza di opere protette dal copyright all’interno dei software di
intelligenza artificiale sembra confermata anche da un’altra osservazione
piuttosto tecnica. Molto spesso si pensa che i generatori di immagini
sintetiche, come DALL-E 2 o Stable Diffusion, creino immagini originali
ispirandosi allo stile delle tante immagini che hanno acquisito, ma senza
copiarle pari pari: nella loro acquisizione avrebbero per così dire riassunto
l’essenza di ciascuna immagine, un po’ come un artista umano si ispira
legittimamente a tutte le immagini che ha visto nel corso della propria vita
senza necessariamente copiarle.
Ma un recente articolo scientifico intitolato
Extracting Training Data from Diffusion Models, dimostra che in realtà è possibile riestrarre quasi perfettamente le
immagini originali da questi software. Questo significa che se un generatore è
stato addestrato usando immagini di persone, magari di tipo medico o comunque
personale o privato, è possibile recuperare quelle immagini, violando la
privacy e il diritto d’autore
[Quintarellli.it].
I ricercatori sottolineano che il problema riguarda uno specifico tipo di
generatore, quello basato sul principio chiamato diffusion,che
è il più popolare ed efficace; altri tipi [i GAN, per esempio]
non hanno questa caratteristica. Se il fenomeno fosse confermato, la scala
della violazione del copyright da parte delle intelligenze artificiali sarebbe
colossale e porrebbe un freno drastico al loro sviluppo esplosivo commerciale.
Per ora, però, questo sviluppo continua, e al galoppo: Elon Musk ha appena
annunciato
x.AI, una nuova azienda di intelligenza
artificiale il cui obiettivo leggermente ambizioso è (cito)
“comprendere la vera natura dell’universo”.
La questione di dove ci sta portando questo sviluppo poggia insomma su due
pilastri: uno è il modo in cui scegliamo di usare queste intelligenze
artificiali, per fornire nuove opportunità creative e di lavoro o per
sopprimerle; e l’altro è il modo in cui vengono generate queste intelligenze,
usando dati pubblicamente disponibili e non privati oppure attingendo ad
archivi di provenienza illegittima stracolmi di informazioni sensibili. Forse,
prima di tentare di comprendere la vera natura dell’universo, dovremmo
concentrarci su questi concetti più semplici.
