SIGINT: INTELLIGENZA ARTIFICIALE E DEEP LEARNING. UN BINOMIO PERFETTO SPIEGATO DA GABRIEL MANZONI

di Francescapaola Iannaccone

Sigint, azienda italiana, leader nel settore della Security e Safety, sul mercato dal 2005, oltre ad offrire competenza e professionalità per quello che riguarda le attività operative nel mondo delle investigazioni, classiche ed elettroniche, oltre all’attività di consulenza in ambito bancario, finanziario ed industriale che svolge – sia in Italia che all’estero - attraverso i suoi esperti, sempre al passo con i tempi, offre un occhio di riguardo anche per quello che riguarda l’Intelligenza Artificiale. In special modo quella legata al Natural Language Processing (NLP) ed al Deep Learning. Tutto questo è possibile grazie a DeePoint un software di ultima generazione, ideato e scritto dal team di Sigint che prende in esame, attraverso l’A.I. ed i suoi algoritmi altamente evoluti, testi scritti in linguaggio naturale. Ma che cos’è nello specifico DeePoint? A spiegarlo è l’ingegnere Gabriel Manzoni che per Sigint si occupa dello sviluppo dei progetti, fin dalla loro fase iniziale, dal punto di vista informatico.  

“All’interno di Sigint il mio ruolo è quello di creare ed addestrare tutti i modelli di Intelligenza Artificiale. Partendo dall’analisi del problema, raccolta dei dati e fino alla creazione dei modelli per analisi semantica e all’interfaccia grafica per rendere il tutto utilizzabile in maniera semplice e veloce dall’utente finale. DeePoint  nello specifico, è una piattaforma che si occupa di analisi del linguaggio naturale attraverso l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale utilizzando algoritmi di  Machine Learning e di  Deep Learning per capire il significato semantico di un documento scritto. Questo software prende in considerazione, ad esempio un libro, una e-mail oppure un articolo di giornale e riesce a capire, approfonditamente, la loro semantica con una serie di risposte in automatico, quali per esempio sommari, lista di keywords, lista di entità divise per categorie e relazioni esistenti fra queste entità . Si possono confrontare due o più documenti tra di loro anche in lingue diverse, senza ausilio di alcuna traduzione ma analizzando direttamente la semantica e quindi il significato dei testi. Per quanto riguarda i Big Data, collezioni di migliaia o decine di migliaia di coumenti, è possibile clusterizzare automaticamente, ovvero raggruppare a livello semantico, per poi avere la possibilità di navigare all’interno di questi cluster o porre domande in linguaggio naturale al fine di filtrare fra i vari documenti.  DeePoint  non si limita all’NLP ma permette anche ricerche nel mondo OSINT, Open Source INTelligence. La quantità di informazioni recuperabili dal mondo OSINT è notevole, ma attraverso i vari moduli di NLP è possibile estrarre le informazioni utili all’utente in maniera veloce e precisa. È una piattaforma nata per attività di intelligence che offre soluzioni sia On-Cloud che On-Premise e si rivolge al mercato Governativo, Forze di Polizia, Pubblica Amministrazione ma anche a Banche, Assicurazioni, Aziende, Studi Professionali e Privati.”

In un mondo sempre più digitalizzato, in che modo influisce la Deep Learning? 

“Deep Learning è un insieme di algoritmi di apprendimento automatici che utilizzano reti neurali ed è un sottoinsieme del Machine Learning, il quale invece racchiude tutti gli algoritmi di apprendimento automatici in generale. Rispetto al classico Machine Learning, il Deep Learning applicato a task complesse permette di ottenere risultati, il più delle volte, più precisi. Lo svantaggio è che tendenzialmente richiede una quantità maggiore di dati al fine di addestrare una rete neurale rispetto al numero di dati necessari per algoritmi di Machine Learning. L’utilizzo di modelli quali BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) permette di utilizzare modelli pre-addestrati su grandissimi moli di dati, questi modelli possono essere utilizzati direttamente come sono stati forniti o attraverso un successivo addestramento, detto fine-tuning, che permette di perfezionare il modello su nuovi dati forniti, questo permette di diminuire il numero di documenti necessari rispetto ad un addestramento da zero. Questi modelli, e molti altri, permettono di ottenere risposte molto più precise e flessibili rispetto a ciò che si poteva ottenere 10/20 anni fa.” 

In che altro ambito, oltre al NLP, utilizzate algoritmi di Intelligenza Artificiale? 

“I progetti sono vari, abbiamo per esempio sistemi di identificazioni droni che, attraverso analisi di diversi sensori quali per esempio Radar con analisi micro-doppler, visivi quali telecamere e LiDAR e sonore attraverso analisi dello spettrogramma riescono ad identificare la presenza o meno di droni e micro-droni in un’area circoscritta. Ci siamo occupati della creazione di modelli di Deep Learning che attraverso l’analisi di un singolo secondo di audio riescono ad identificare, con una percentuale di accuratezza definita, la presenza o meno di drone nell’area circoscritta.” 

Una delle attività di Sigint è quella di studiare e cercare di prevenire i cyberattacchi. Dal punto di vista della cybersicurezza, ad oggi, soprattutto in questo momento storico, quali possono essere i passi avanti che le aziende ed anche le infrastrutture possono compiere?    

“Dal punto di vista della cybersecurity le minacce sono esponenzialmente aumentate, questo perché molti più utenti si sono ritrovati ad effettuare tutte quelle operazioni che prima venivano fatte senza l’utilizzo di strumenti informatici, utilizzando la digitalizzazione. Il primo punto di svolta si è avuto con la pandemia che ha portato un aumento spropositato nell’utilizzo degli strumenti informatici attraverso lo smartworking, mentre il secondo punto è legato alla guerra che ha causato un incremento esponenziale del numero di cyber attacchi anche sul nostro territorio. Il principale passo avanti è legato alla necessità di ottenere un’attenzione maggiore nelle aziende su tutti i livelli anche attraverso l’analisi del fornitore dei vari software utilizzati, prediligendo dove possibile fornitori nazionali.  Sigint  è partner di Cerbeyra, una piattaforma di Cyber Threat Intelligence che si pone come obiettivo quello di prevedere le possibili minacce al fine di annullare, o per lo meno mitigare. i possibili danni per quanto riguarda la CyberSecurity”.  

Gli impegni aziendali per il prossimo futuro?  

“ Sigint  si pone come obiettivo quello di essere un’eccellenza italiana e di garantire qualità dei servizi proposti partendo da una continua formazione del personale e degli strumenti utilizzati al fine di offrire i migliori servizi possibili. Il futuro, tutto in divenire, prosegue su questa strada, quella di migliorarsi sempre così da saper gestire al meglio le nuove sfide che si presenteranno”.