1. giu 2026 – set 2026Concluso

    Ruolo: Autore unico

    Stack: Python, Jupyter

    Sicurezza degli agenti AI: attacchi multi-step via strumenti

    Attacchi multi-step a un agente con strumenti per la gara Kaggle di OpenAI, con una nota di lavoro che verifica da sola i suoi 843 numeri.

    Risultato51° su 4186 team, medaglia d'argento.

    In parole sempliciSono arrivato 51° su 4186 team in una gara mondiale su come ingannare gli assistenti AI e spingerli ad azioni non sicure.

  2. ago 2026 – oggiIn corso

    Ruolo: Autore e maintainer

    Stack: Python, Jupyter, GGUF, Kaggle

    bit-flip: corruzione dei pesi nei modelli linguistici

    Esperimenti riproducibili sui bit-flip nei pesi dei modelli linguistici: guasti casuali contro bit scelti, e se l'allineamento cede prima della capacità.

    RisultatoDe-allineamento silenzioso non osservato: frazione di de-allineamento 0 a ogni dose, su entrambi i bracci (E5).

    In parole sempliciEsperimenti su cosa succede a un modello AI quando piccoli errori ne danneggiano la memoria: smette di funzionare, o funziona ma smette di essere sicuro?

  3. giu 2026 – giu 2026Concluso

    Ruolo: Autore e maintainer

    Stack: Python, Kaggle Benchmarks

    Benchmark di disciplina di scope per agenti

    Benchmark difensivo: un agente autonomo rispetta il confine di autorizzazione quando un'istruzione ostile arriva dall'output di uno strumento?

    RisultatoPubblicato su Kaggle Benchmarks: oracolo deterministico, nessun giudice LLM, 6 modelli, 114 run ciascuno.

    In parole sempliciUn test pubblico che controlla se un assistente AI resta nei limiti di ciò che gli è permesso, anche quando una pagina o un file gli dice il contrario.

  4. giu 2026 – giu 2026Concluso

    Ruolo: Autore e maintainer

    Stack: Python, Kaggle Benchmarks

    Valutazione dei confini degli agenti LLM

    Risultati e note di ricerca del benchmark sulla disciplina di scope: sette modelli di frontiera misurati con un oracolo deterministico.

    Risultato7 modelli di frontiera misurati, 63 run ciascuno; tasso di azioni offensive da 0.000 a 0.143.

    In parole sempliciI risultati del test sui limiti: sette modelli AI di punta misurati allo stesso modo, con numeri e note che chiunque può ricontrollare.

  5. mag 2026 – oggiIn corso

    Ruolo: Fondatore e maintainer unico

    Stack: React, nginx, TLS

    SigmaNex: sito della piattaforma offline-first

    Sito di SigmaNex, piattaforma offline-first di intelligenza e comunicazione: AI locale, mesh LoRa cifrata, uso air-gapped. Frontend e server irrobustito.

    RisultatoOnline su sigmanex.net, solo HTTPS con HSTS, CSP e header di sicurezza verificabili da chiunque.

    In parole sempliciIl sito di un prodotto che ho costruito, un sistema di comunicazione e AI che funziona senza internet, fatto perché chiunque possa verificarne la sicurezza.

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