Saving a Rental Ebike From the Landfill

One of the hardest things about owning a classic car is finding replacement parts. Especially if the car is particularly old or rare, or if the parent company is now out of business, sometimes this can be literally impossible and a new part will have to be manufactured from scratch. The same is true of bicycles as well, and there are plenty of defunct bicycle manufacturers to choose from. [Berm Peak] found a couple old rental ebikes from a company that’s not in business anymore and set about trying to get them working again. (Video, embedded below.)

Of course, unlike many classic cars, ebikes are encumbered by proprietary electronics and software that are much harder to replace than most physical components. As a result, these bikes get most of their electronics pulled out and directly replaced. This bike also had a seized motor, so [Berm Peak] replaced it with another hub motor he had in his shop. Some of the other highlights in the build include a custom 3D-printed latching mechanism for the battery’s attachment point at the frame, a 3D printed bezel for the new display and control unit, and the reuse of some of the other fun parts of the bike like the front basket and integrated headlight.

There are a few reasons for putting so much work into a bike like this. For this specific bike at least, the underlying components are worth saving; the sturdy metal frame and belt drivetrain are robust and won’t need much maintenance in the long term. It also only cost around $500 in parts to build a bike that would take around $2,000 to purchase new, so there’s some economic incentive as well. And in general it’s more fun and better for the world to fix things like this up and get them running again rather than buying something new off the shelf. And while proprietary electronics like those found on this bike are ubiquitous in the ebike world, they’re not all completely closed-source.

youtube.com/embed/sCVs599IH6U?…

hackaday.com/2025/11/23/saving…

Prospettive future per i laureati in informatica e tecnologia

L’intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui i neolaureati in informatica affrontano il mondo del lavoro. Non si tratta di sparizioni improvvise di posti di lavoro, ma di una trasformazione dei ruoli entry-level in programmazione e sviluppo. Quello che prima era “scrivere, testare, correggere” oggi si fa con strumenti di IA che danno una mano, e questo significa che il lavoro di base non è più l’unico elemento determinante.

Gli sviluppatori junior oggi devono affrontare compiti che richiedono creatività, pensiero critico e collaborazione. Architettura software, progettazione dell’interfaccia, integrazione dei sistemi, ethical computing: tutti aspetti che un tempo sembravano riservati agli esperti, oggi sono fondamentali già nelle prime esperienze professionali.

Gli strumenti di IA rendono il lavoro più veloce: se prima scrivere dieci righe di codice funzionante al giorno era la norma, oggi si possono fare molte più cose. Ma la conoscenza delle basi resta imprescindibile, perché l’IA suggerisce la via ma non può sostituire completamente il giudizio umano.

Gli studenti lo percepiscono già.

Un sondaggio condotto nel gennaio 2024 su 1.250 studenti tra college biennali e quadriennali ha mostrato che molti stanno già orientando i propri corsi e le aspirazioni professionali in funzione dell’IA. Il 14% ha cambiato addirittura corso di laurea, mentre un altro 34% ne ha sentito almeno un’influenza. Le discipline umanistiche restano meno toccate: solo il 7% segnala cambiamenti, rispetto al 22% nelle discipline interdisciplinari.

Quasi tre quarti degli intervistati sperano che le università li aiutino concretamente a prepararsi a lavorare con l’IA. Non basta saper scrivere codice: vogliono capire come l’IA si applica concretamente in settori come sanità, finanza, energia o logistica.

Le università stanno cercando di adeguarsi. Hanno introdotto master, corsi specifici e programmi interdisciplinari, oltre a corsi che affrontano gli impatti etici e sociali dell’intelligenza artificiale. Alcuni permettono a studenti di discipline umanistiche di acquisire conoscenze pratiche di machine learning; altri puntano sull’esperienza diretta con tirocini e partnership con aziende. L’obiettivo è chiaro: non basta la teoria, servono competenze reali, spendibili sul mercato del lavoro.

Nonostante alcune incertezze economiche, l’informatica resta un settore tra i più remunerativi, soprattutto per chi sviluppa competenze in IA, sicurezza, dati e cloud. L’intelligenza artificiale non elimina solo posti di lavoro: ne crea di nuovi.

Basti pensare all’agricoltura: droni intelligenti che monitorano colture, diagnosticano parassiti e malattie con algoritmi di IA, e permettono interventi mirati. Cinque anni fa queste figure professionali non esistevano; oggi sono realtà, e richiedono competenze miste tra tecnologia, dati e applicazioni pratiche.

Per gli insegnanti la sfida è enorme.

Devono bilanciare l’insegnamento delle basi – algoritmi, strutture dati – con tecnologie in continuo cambiamento. E devono imparare a stare al passo, perché non si può insegnare ciò che non si conosce davvero.

Le scuole più attente collaborano con professionisti del settore e aggiornano i programmi di studio in tempo reale, così da preparare gli studenti a lavori concreti, oggi e in futuro.

In sintesi, i giovani sviluppatori non possono più limitarsi a fare pratica sul codice. Devono pensare, progettare, collaborare e imparare a convivere con l’IA, che è una mano in più ma anche una prova costante delle loro capacità.

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Bancomat nel mirino! Gli esperti di cybersecurity rivelano una campagna di attacco agli sportelli bancomat

Gli esperti del Group-IB hanno presentato un’analisi dettagliata della lunga campagna di UNC2891, che ha dimostrato la continua sofisticatezza degli schemi di attacco agli sportelli bancomat.

L’attenzione si è concentrata sul Raspberry Pi, utilizzato dagli aggressori per accedere all’infrastruttura di due banche indonesiane. Tuttavia, è emerso che l’intrusione fisica nello sportello bancomat era solo una parte di un’operazione criminale più ampia, strutturata per controllare l’intero processo, dalla compromissione dell’host al prelievo di contanti, attraverso una rete di proxy.

Secondo Group-IB, UNC2891 ha condotto tre distinte intrusioni: contro una banca nel febbraio 2022, contro un’altra nel novembre 2023 e poi ha fatto ritorno alla prima nel luglio 2024.

In tutti i casi è stato utilizzato lo stesso packaging STEELCORGI, consentendo di collegare gli incidenti. Durante la prima intrusione, gli aggressori hanno ottenuto il controllo di oltre 30 sistemi, assicurandosi una presenza a lungo termine nell’infrastruttura dell’organizzazione.

Il rapporto mostra che l’interferenza tecnica era solo una parte del piano complessivo. Il gruppo reclutava attivamente dei proxy per prelevare fondi, pubblicando annunci su motori di ricerca e canali anonimi. La consegna delle attrezzature per la gestione delle carte clonate veniva gestita tramite servizi di posta elettronica e il processo di prelievo veniva controllato da remoto, tramite TeamViewer o istruzioni vocali dei coordinatori.

L’elemento chiave del complesso di attacco era il modulo malware CAKETAP, un rootkit modificato che intercettava e modificava i messaggi all’interno della logica degli sportelli bancomat, bypassando la verifica del PIN. Inoltre, CAKETAP interferiva con le risposte ARQC dei moduli hardware HSM, consentendo l’utilizzo di carte contraffatte come se fossero legittime. Dato l’uso attivo dell’accesso fisico, questa combinazione ha permesso al gruppo di operare praticamente inosservato.

Un set di programmi sviluppati su misura ha garantito la presenza persistente all’interno dell’infrastruttura. TINYSHELL ha creato connessioni nascoste al server C&C tramite DNS dinamico; SLAPSTICK ha raccolto le credenziali utilizzando la libreria PAM precedentemente implementata; SUN4ME ha costruito un diagramma della rete interna e ha identificato gli host di interesse; sono stati forniti canali di comunicazione alternativi tramite tunneling DNS , connessioni Open VPN e canali HTTPS sicuri.

Per nasconderne la presenza, sono stati utilizzati gli strumenti LOGBLEACH e MIGLOGCLEANER per rimuovere le tracce dai log. Ulteriori script di init e file di servizio systemd hanno attivato backdoor dopo il riavvio. La visibilità dei moduli dannosi è stata ridotta mascherandoli con nomi di sistema comuni e utilizzando tecniche di montaggio /proc, che ne hanno ostacolato l’analisi.

Group-IB collega tutti e tre gli episodi tramite chiavi crittografiche identiche incorporate in STEELCORGI. Questa ripetizione di artefatti chiave in periodi diversi indica un singolo team operativo da diversi anni e dotato delle risorse necessarie per la manutenzione dell’infrastruttura, la logistica e la gestione remota della rete di prima linea.

Gli analisti sottolineano che il calo degli incidenti di alto profilo agli sportelli bancomat non significa che la minaccia sia scomparsa. L’esempio della norma UNC2891 dimostra che l’attenzione si è spostata su schemi combinati, in cui l’intrusione fisica è abbinata a un’approfondita preparazione tecnica e la catena di prelievo è progettata con la stessa cura dei meccanismi dannosi della banca.

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Google Gemini migliora la verifica delle immagini generate con l’intelligenza artificiale

Google ha ampliato le funzionalità del suo servizio di intelligenza artificiale Gemini aggiungendo all’app e alla versione web uno strumento per verificare la presenza di segni di generazione automatica nelle immagini. Questa funzionalità sembra un passo logico: i contenuti visivi vengono sempre più spesso creati utilizzando modelli di intelligenza artificiale e la domanda di metodi per distinguere le immagini reali da quelle sintetiche è in crescita.

Il nuovo rilevatore si basa sul sistema SynthID, ovvero marcatori digitali invisibili all’occhio umano, introdotto nel 2023. Sono incorporati nelle immagini create dai generatori di Google e persistono anche dopo un ridimensionamento o un’elaborazione parziale. Per questo motivo, il controllo funziona solo con contenuti creati appositamente utilizzando i modelli di Google.

Se una foto non ha una filigrana integrata, lo strumento non può determinare in modo affidabile se l’immagine è stata creata dall’intelligenza artificiale. Testare contenuti creati da altri modelli conferma questa limitazione: Gemini a volte può fare ipotesi basandosi su piccoli indizi visivi, ma questo non può essere considerato un test definitivo.

SynthID è open source e Google ha persino stretto accordi con partner come Hugging Face e Nvidia, ma la maggior parte dei generatori utilizza approcci diversi. Ad esempio, ChatGPT utilizza lo schema di metadati C2PA, supportato da Microsoft, Adobe, Meta e altre aziende. Google ha annunciato l’intenzione di aggiungere la compatibilità con C2PA per espandere il rilevamento dei tag oltre il proprio ecosistema.

Ma anche questo aggiornamento non garantisce la sicurezza, poiché quest’estate i ricercatori dell’Università di Waterloo hanno sviluppato un metodo chiamato UnMarker che consente di rimuovere le filigrane dai modelli di intelligenza artificiale, incluso SynthID, in pochi minuti su una GPU Nvidia A100. Il team di Google DeepMind è giunto a conclusioni simili, osservando che i metadati C2PA sono ancora meno affidabili in alcuni scenari.

Contemporaneamente, l’azienda ha presentato una versione aggiornata del suo sistema di generazione di immagini, denominato Nano Banana Pro. Questo modello è basato sul Gemini 3 Pro ed è progettato per riprodurre con maggiore precisione il testo all’interno di una cornice, un punto debole dell’intelligenza artificiale visiva in passato.

L’algoritmo ora può generare infografiche e altri materiali in cui la leggibilità delle didascalie è importante. Anche la velocità di creazione dei contenuti è aumentata significativamente. Le immagini contengono ancora l’icona Gemini visibile e i tag SynthID invisibili.

In un test, Nano Banana Pro ha creato un’illustrazione appositamente a scopo dimostrativo e ha poi tentato di ripulirla da SynthID. Ma anche dopo aver rimosso le tracce, il sistema ha comunque riconosciuto l’immagine come generata.

Pertanto, la nuova funzionalità di Gemini aiuta a identificare alcune delle immagini create dagli strumenti di Google, ma non è universalmente applicabile. Rimuovere o distorcere le tracce incorporate è ancora possibile, il che significa che gli strumenti per verificare l’origine dei contenuti digitali rimangono solo uno dei modi per districarsi nel flusso di grafica sintetica.

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