Nel panorama digitale odierno, il concetto di “perimetro aziendale” è definitivamente tramontato. Con l’adozione massiva del cloud, lo smart working e l’interconnessione globale delle supply chain, la superficie di attacco delle organizzazioni si è espansa a dismisura. Di fronte a minacce sempre più sofisticate, come i Ransomware-as-a-Service o gli attacchi di ingegneria sociale mirata, le difese perimetrali tradizionali basate su firewall statici e antivirus a firme si rivelano strutturalmente inadeguate.
approfondimento
Cybersecurity predittiva: cos’è la pattern recognition per la difesa delle reti
La cybersecurity predittiva sostituisce le difese reattive tradizionali con il machine learning avanzato. Sfruttando la pattern recognition e l’analisi comportamentale, l’intelligenza artificiale identifica anomalie di rete e tattiche malevole (Zero-day) prima che l’attacco si concretizzi. Questo rilevamento preventivo delle vulnerabilità neutralizza le minacce interne ed esterne, garantendo una resilienza strutturale continua e automatizzata all’intera infrastruttura IT
Pubblicato il 7 apr 2026
Giovanni Masi
Computer science engineer
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Giovanni Masi
Computer science engineer
Ingegnere informatico e dell’automazione, specializzato in cybersecurity e intelligenza artificiale, con oltre vent’anni di esperienza nel settore dell’Information Technology. Ha sviluppato competenze avanzate nella progettazione e nello sviluppo di architetture software, nella gestione di infrastrutture IT complesse, nell’implementazione di strategie di sicurezza informatica e nella creazione di modelli di intelligenza artificiale.
È Presidente della Commissione per l’intelligenza artificiale dell’Ordine degli Ingegneri della Provincia di Frosinone e Vice Delegato del Comitato Italiano Ingegneria dell’Informazione – C3i, dove fa parte anche del Gruppo di Lavoro AI (GTL AI).
Nell’ambito dell’Ordine ha ideato e condotto numerosi seminari ed è autore e docente dei corsi:
- Intelligenza Artificiale per Ingegneri
- Intelligenza Artificiale Generativa
- Prompt Engineering.
Svolge attività accademica come cultore della materia presso il Dipartimento di Ingegneria Informatica dell’Università eCampus e ha tenuto seminari sull’intelligenza artificiale presso la Pontificia Università Antonianum.
Autore di numerosi articoli scientifici e divulgativi, si occupa di Generative AI e delle sue applicazioni professionali. Ha partecipato a progetti di ricerca avanzata, tra cui:
• BioGene, iniziativa supportata da NASA GeneLab per l’analisi genomica di esperimenti spaziali tramite AI
• Uno studio con l’Università Ben Gurion del Negev (Israele) sulla classificazione del livello di ossidazione degli oli mediante modelli intelligenti.
Attualmente concentra la sua attività sullo sviluppo e lo studio dei Large Language Models (LLM), con particolare attenzione alle applicazioni innovative dell’Intelligenza Artificiale Generativa in ambito tecnico e industriale.
