2 settembre 2020
Ciao ,
Estate turbolenta, questa, per le aziende, al centro di eventi che, partendo dalla protezione dei dati personali di clienti e consumatori, possono estendere i loro effetti fino al cuore delle attività aziendali. Scopri di più nel primo articolo che ti proponiamo ed esplora gli altri approfondimenti su data governance, Intelligenza Artificiale e cybersicurezza. Buona lettura 📖!
📰 (ReD) OPEN NEWS Oltre gli slogan: trasformare i rischi in opportunità Marketing selvaggio, supply chain inaffidabile, danni provocati da personale non adeguatamente formato o autorizzato al trattamento: sono alcuni dei potenziali problemi legati ad una superficiale gestione dei dati personali da parte delle aziende. Cogliere le opportunità offerte da una gestione responsabile e trasparente rappresenta un vantaggio competitivo reale. Scopri di più Come (non) trasferire dati negli USA dopo la caduta del Privacy Shield Scopri come avviene il trasferimento dei dati personali dai Paesi Europei agli Stati Uniti dopo la sentenza "Schrems II" Riconoscimento facciale
Nel già complesso scenario dei sistemi di riconoscimento facciale entra l'incognita delle mascherine. Leggi qui cos'è cambiato.
👀 #INCASEYOUMISSEDIT A luglio è uscito il secondo volume de "I quaderni di ReD OPEN", che completa, con l'approfondimento del quadro normativo, l'analisi del Perimetro Nazionale di Sicurezza Cibernetica iniziata nel primo volume. Qui sotto trovi due estratti, ma puoi scaricare entrambi i volumi dal nostro sito, senza registrarti! Ti proponiamo alcuni articoli comparsi sul nostro sito negli ultimi mesi: Borsa della Ricerca, Immuni e Smart working sono tre dei temi che hanno suscitato interesse e discussioni. ReD OPEN diventa partner della Borsa della Ricerca, il network che mette in contatto Università, spin-off e imprese.
Da quando è comparsa sugli store, Immuni ha sollevato alcune perplessità, soprattutto tra gli addetti ai lavori. Abbiamo raccolto l'opinione dl prof. Federico Cabitza, che lancia un'interessante proposta di citizen science. Durante il lockdown, il lavoro da remoto ha rappresentato la soluzione migliore per assicurare continuità all'attività lavorativa di molte aziende. Ma quello sperimentato nei mesi scorsi si può davvero definire "smart" e quanto è (cyber)sicuro?
🧐 PER APPROFONDIRE Una conoscenza intrinseca dell'utente potrebbe migliorare la costruzione di modelli di machine learning? Computer quantistici vs crittografia: quanto ancora i nostri dati saranno al sicuro?
Arrivano dal NIST quattro principi per un'Intelligenza Artificiale che sia "spiegabile"
In questo articolo si affronta in modo specifico il problema della rappresentazione di scale ordinali in termini quantitativi (e viceversa). Rappresentazioni di questo tipo contribuiscono a definire una user-informed encoding da impiegare in progetti di machine learning. Autori: Seveso, A. et al. In: BMC Med Inform Decis Mak 20, 142 (2020). I computer quantistici, che potranno eseguire operazioni molto più complesse anche dei più evoluti computer "classici", potrebbero rompere qualsiasi forma di crittografia, violando così le più forti barriere di riservatezza a protezione dei dati. La spiegabilità (explainability) di un'IA consiste nel rendere comprensibile all'uomo il procedimento seguito dalla macchina per il raggiungimento di un obiettivo. La spiegabilità dell'IA è la somma delle interpretazioni dell'uomo e della macchina.
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