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Generative AI: attacchi e contromisure per proteggere i dati personali = Generative AI: attacks and countermeasures to protect personal data

Alessandra Cascio

Generative AI: attacchi e contromisure per proteggere i dati personali = Generative AI: attacks and countermeasures to protect personal data.

Rel. Cataldo Basile. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2025

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Abstract:

La Generative AI è in continua evoluzione con un enorme potenziale per migliorare numerosi ambiti della nostra società. Tuttavia, lo sviluppo di nuovi modelli e algoritmi deve camminare di pari passo all'adozione di principi etici e di sicurezza affinché la Generative AI venga utilizzata in modo sicuro e responsabile. Questa tesi vuole approfondire i principali rischi e attacchi e le relative contromisure per poterli mitigare in modo da rendere più sicuri gli utilizzi della Generative AI.

Relatori: Cataldo Basile
Anno accademico: 2024/25
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 100
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering)
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-32 - INGEGNERIA INFORMATICA
Aziende collaboratrici: SECURITY REPLY SRL
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/35454
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