Le reti neurali Spiking (SNN) sono la terza generazione di reti neurali e stanno diventando sempre più popolari nella comunità scientifica. Ispirate al funzionamento di reti neurali naturali, come il cervello, sono efficienti dal punto di vista energetico e biologicamente plausibili, grazie al loro metodo di computazione basato su eventi. Tuttavia, sono vulnerabili ad alcune minacce alla sicurezza, come gli Adversarial Attack ( impercettibili perturbazioni aggiunte agli input, il cui scopo è ridurre la precisione delle SNN). Lo scopo di questa tesi è appunto quello di indagare gli effetti degli Adversarial Attack sulle SNN e le loro contromisure difensive. Nel nostro studio, ci siamo concentrati sulle SNN utilizzate per il riconoscimento di immagini e azioni.