Google, Amazon e Meta e la loro “Guerra Sottomarina”

Il traffico globale, come sanno i lettori di RHC, viaggia per la maggior parte sotto il mare.

Secondo TeleGeography, istituto specializzato nelle telecomunicazioni, nel mondo sono attivi più di 530 sistemi di cavi ottici sottomarini che, sommati, superano i 1,48 milioni di chilometri: oltre 35 volte il giro della Terra. Questi collegamenti trasportano oltre il 95% del traffico internet internazionale e costituiscono l’infrastruttura su cui poggia buona parte dell’economia digitale.

Le nuove infrastrutture sottomarine di Amazon, Google e Meta

Negli ultimi anni le grandi società tecnologiche hanno intensificato investimenti e progetti infrastrutturali, trasformando la gestione dei cavi sottomarini in una leva strategica e competitiva. Il 6 novembre Amazon ha annunciato Fastnet, un cavo transatlantico in fibra ottica che collegherà lo stato del Maryland, negli Stati Uniti, alla contea di Cork, in Irlanda, con entrata in servizio prevista per il 2028.

All’altra estremità del Pacifico, Google ha siglato in giugno un accordo con il governo cileno per posare un cavo sottomarino lungo 14.800 chilometri tra Valparaiso (Cile) e Sydney (Australia), progetto stimato operativo entro il 2027 e valutato tra i 300 e i 550 milioni di dollari, con Google che coprirà la maggior parte dei costi. Non è la prima esperienza del gruppo: nel 2019 è entrato in servizio Curie, cavo da circa 10.000 chilometri che collega la costa occidentale degli USA con Valparaiso. A novembre 2025 Google ha investito o costruito complessivamente 33 cavi sottomarini, di cui 6 interamente di proprietà.

Meta (ex Facebook) ha presentato a febbraio un piano ancora più ambizioso: il progetto Waterworth, finanziato con 10 miliardi di dollari, prevede oltre 50.000 chilometri di cavi e punti di approdo negli Stati Uniti, Brasile, India e Sudafrica; una volta completato sarà il sistema sottomarino più lungo al mondo. Complessivamente, gli investimenti nei progetti di cavi sottomarini passerebbero a circa 13 miliardi di dollari nel periodo 2025-2027, quasi il doppio dell’intervallo 2022-2024.

Perché queste spese massicce?

Il vantaggio è triplice. Innanzitutto le prestazioni: molte infrastrutture esistenti risalgono a decenni fa – il più vecchio cavo sottomarino ancora in servizio è stato attivato nel 1989 – e non rispondono più ai requisiti odierni. Nuove tratte consentono capacità e velocità maggiori: Fastnet, per esempio, è progettato per una capacità non inferiore a 320 Tb/s, valore che l’articolo paragona alla trasmissione simultanea di 12,5 milioni di film in alta definizione al secondo. Meta ha inoltre introdotto nel progetto Waterworth tecniche avanzate di interramento per ridurre i danni derivanti da ancore o attività umane sui fondali.

Secondo motivo: l’ottimizzazione dei costi. Un investimento corposo oggi può ridurre i pagamenti ricorrenti per capacità noleggiata da terzi. Per società con grandi volumi di traffico – come Meta, il cui utile netto 2024 è stato di 62,36 miliardi di dollari – la costruzione diretta di cavi può risultare conveniente su orizzonti pluriennali.

Terzo elemento strategico: autonomia e controllo della rete. Possedere la dorsale fisica riduce la dipendenza da operatori di telecomunicazioni terzi e mitiga i rischi di congestione o interruzioni dovute a limitazioni di capacità.

L’intelligenza artificiale nei cavi sottomarini

L’ascesa dell’intelligenza artificiale ha reso questa infrastruttura ancora più critica. L’addestramento e l’inferenza di modelli su larga scala richiedono il trasferimento di quantità di dati misurate in petabyte tra data center distribuiti; algoritmi che lavorano in parallelo richiedono sincronizzazioni frequenti e latenze minime. Un incremento anche di pochi millisecondi può tradursi in ritardi di ore o giorni nel completamento delle attività di training, con ripercussioni economiche significative. Un guasto a un cavo, inoltre, può causare l’interruzione di processi di addestramento dal costo elevatissimo.

Storicamente i cavi sottomarini erano proprietà congiunta degli operatori di telecomunicazioni e venivano affittati alle grandi imprese. Oggi Google, Amazon e Meta stanno passando dal ruolo di grandi clienti a quello di proprietari d’infrastruttura, ridefinendo la logica competitiva della rete globale. Chi controllerà i percorsi fisici del traffico dati avrà un vantaggio non soltanto tecnico, ma anche strategico nella corsa alle tecnologie digitali.

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FPGA Brings Antique Processor to Life

For the retro gaming enthusiast, nothing beats original hardware. The feel of the controllers and the exact timing of the original, non-emulated software provide a certain experience that’s difficult or impossible to replicate otherwise. To that end, [bit-hack] wanted to play the original EGA, 16-color version of The Secret of Monkey Island in a way that faithfully recreated the original and came up with this FPGA-based PC with a real NEC V20 powering it all.

The early 90s-style build is based on a low-power version of the V20 called the V20HL which makes it much easier to interface with a modern 3.3 V FPGA compared to the original 5 V chip. It’s still an IBM XT compatible PC though, with the FPGA tying together the retro processor to a 1 MB RAM module, a micro SD slot that acts as a hard disk drive, a digital-to-analog audio converter, and of course the PS/2 keyboard and mouse and VGA port. The mouse was one of the bigger challenges for [bit-hack] as original XT PCs of this era would have used a serial port instead.

With a custom PCB housed in a acrylic case, [bit-hack] has a modern looking recreation of an XT PC running an original processor and capable of using all of the period-correct peripherals that would have been used to play Monkey Island when it was first released.

FPGAs enable a ton of retrocomputing projects across a wide swath of platforms, and if you’re looking to get started the MiSTer FPGA project is a great resource.

youtube.com/embed/EmwGfURk4s8?…

hackaday.com/2025/11/14/fpga-b…

I chatbot sono pessimi nel fornire notizie accurate. Ma rispetto a cosa? E cosa dovremmo fare al riguardo?

Un recente studio della BBC e dell'Unione Europea di Radiodiffusione ha rilevato un livello allarmante di problemi quando hanno testato una serie di chatbot popolari ( Gemini , ChatGPT , CoPilot , Perplexity ) su temi di attualità e hanno valutato le loro risposte con i giornalisti. I numeri principali hanno mostrato che il 45% di tutte le risposte presentava "almeno un problema significativo"; il 31% mostrava "seri problemi di reperimento"; e il 20% conteneva "gravi problemi di accuratezza", inclusi dettagli imprecisi o informazioni obsolete.

Il rapporto osserva:

"Questa ricerca dimostra in modo inequivocabile che queste carenze non sono episodi isolati", afferma Jean Philip De Tender, Direttore Media e Vicedirettore Generale dell'EBU. "Sono sistemiche, transfrontaliere e multilingue, e crediamo che ciò metta a repentaglio la fiducia del pubblico. Quando le persone non sanno di cosa fidarsi, finiscono per non fidarsi affatto, e questo può ostacolare la partecipazione democratica".

restructurednews.substack.com/…

@aitech

Una campagna di spionaggio “autonoma” è stata orchestrata dall’intelligenza artificiale

Un’analisi condotta negli ultimi mesi aveva evidenziato come l’evoluzione dei sistemi di intelligenza artificiale stesse raggiungendo un punto critico per la sicurezza informatica, con capacità raddoppiate in appena sei mesi.

Parallelamente, il monitoraggio degli attacchi reali mostrava un uso crescente dell’IA da parte degli attori malevoli. Ci si attendeva un progresso rapido, ma la velocità e la scala con cui si è manifestato hanno superato le previsioni.

A metà settembre 2025, un’attività anomala ha attirato l’attenzione dei ricercatori, rivelandosi in seguito una campagna di spionaggio di livello avanzato. Gli aggressori avevano adottato per la prima volta un impiego esteso delle funzioni “agentiche” dei modelli di IA, delegando loro l’esecuzione autonoma delle operazioni informatiche, non solo attività di supporto.

Le indagini hanno attribuito con elevato grado di sicurezza questa operazione a un gruppo collegato a interessi statali cinesi. L’autore della minaccia ha sfruttato in modo improprio Claude Code, trasformandolo in un componente del proprio framework offensivo, con il quale ha cercato di violare circa trenta bersagli nel mondo. In alcuni casi l’accesso è riuscito. Gli obiettivi includevano grandi aziende tecnologiche, istituti finanziari, imprese chimiche e agenzie governative. Si tratta, secondo gli analisti, del primo esempio documentato di attacco informatico su vasta scala condotto quasi interamente senza supervisione umana.

Una volta rilevata la campagna, sono state avviate verifiche immediate. Nei dieci giorni successivi, mentre venivano definite estensione e modalità operative dell’attacco, gli account compromessi sono stati progressivamente bloccati, le organizzazioni potenzialmente coinvolte informate quando opportuno e le autorità contattate per collaborare sull’indagine.

L’episodio evidenzia i rischi connessi alla diffusione degli “agenti” di IA: sistemi in grado di operare autonomamente a lungo, portare avanti compiti complessi e concatenare azioni senza un intervento umano costante. Tali strumenti sono preziosi per la produttività quotidiana, ma se sfruttati da un attore ostile possono amplificare la frequenza e l’impatto degli attacchi informatici.

Le previsioni indicano che la loro efficacia offensiva continuerà a crescere. Per contrastare questa tendenza, sono stati potenziati i sistemi di rilevamento e sviluppati nuovi classificatori per individuare rapidamente anomalie e azioni potenzialmente dannose. L’obiettivo è riuscire a identificare campagne distribuite e coordinate anche quando l’uso dell’IA rende meno evidente la presenza dell’operatore umano.

In attesa di progressi più ampi, il caso è stato reso pubblico per contribuire al rafforzamento delle difese nel settore privato, nella pubblica amministrazione e nella comunità scientifica. Secondo quanto dichiarato, verranno pubblicati ulteriori rapporti in futuro, nel segno della trasparenza sulle minacce emergenti.

Come si è svolto l’attacco

La campagna ha sfruttato tre capacità dei modelli di IA che fino a un anno prima erano molto meno mature: un livello di intelligenza generale tale da interpretare istruzioni complesse; funzioni agentiche con cicli di azione autonoma; e un accesso diretto a strumenti software tramite protocolli standard come il Model Context Protocol (MCP), che permettono ricerche, recupero dati ed esecuzione di programmi.

Nella fase iniziale, gli operatori umani hanno selezionato i bersagli e predisposto un framework pensato per operare con minima supervisione. Questo sistema impiegava Claude Code come motore delle operazioni. Per farlo collaborare, gli aggressori lo hanno sottoposto a tecniche di jailbreak, aggirando i meccanismi di sicurezza. Hanno inoltre suddiviso l’operazione in compiti frammentati e presentati come legittimi test di sicurezza aziendale, in modo da impedirgli di coglierne la finalità complessiva.

Nella fase successiva, Claude Code ha effettuato la ricognizione dei sistemi delle organizzazioni prese di mira, individuando archivi e database sensibili. L’IA ha completato attività normalmente lunghe e complesse in tempi nettamente inferiori rispetto a un team umano, fornendo poi un riepilogo delle informazioni raccolte.

Il passo seguente ha riguardato l’individuazione delle vulnerabilità, la produzione del codice exploit e l’accesso alle prime credenziali. Il sistema ha quindi raccolto e classificato grandi quantità di dati, identificato account privilegiati, creato backdoor ed esfiltrato dati con un intervento umano marginale.

Nella fase conclusiva, l’IA ha generato la documentazione operativa: elenchi delle credenziali sottratte, mappe dei sistemi analizzati e altre informazioni utili per eventuali operazioni successive.

Secondo le stime, l’IA ha gestito tra l’80% e il 90% dell’intera campagna, con l’intervento umano limitato a pochi momenti decisionali. Il ritmo dell’attacco è risultato impossibile da eguagliare da operatori umani, grazie alla capacità di eseguire migliaia di richieste al secondo. Nonostante ciò, l’IA non si è dimostrata infallibile: in alcuni casi ha generato credenziali fittizie o segnalato come riservati dati già pubblici, ostacoli che limitano per ora l’automazione totale.

Le implicazioni per la sicurezza globale

L’episodio segna un cambiamento significativo. Le competenze richieste per condurre operazioni complesse diminuiscono, amplificando la possibilità che gruppi meno esperti o con risorse ridotte possano replicare attacchi simili. Rispetto ai casi di “vibe hacking” descritti mesi prima, il ruolo dell’essere umano è stato molto più marginale, pur in presenza di un’operazione più ampia e strutturata.

Gli stessi meccanismi che consentono a un modello di essere strumentalizzato in un attacco lo rendono, al contempo, un componente importante per la difesa. Funzionalità avanzate possono infatti supportare l’individuazione di minacce, la risposta agli incidenti e la preparazione contro varianti future degli stessi attacchi. Durante l’indagine, il team di Threat Intelligence ha utilizzato estensivamente Claude per analizzare l’enorme quantità di dati generati.

Di fronte a questa transizione, viene suggerito ai team di sicurezza di sperimentare l’uso controllato dell’IA per automatizzare parti del lavoro nei Security Operations Center, migliorare la rilevazione, testare vulnerabilità e ottimizzare le procedure di risposta. Parallelamente, agli sviluppatori viene raccomandato di investire in meccanismi di protezione più solidi per prevenire abusi da parte di attori ostili. Poiché tecniche simili saranno presumibilmente adottate in misura crescente, la condivisione tempestiva delle minacce e l’adozione di controlli più rigorosi diventano elementi centrali.

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