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Unio Algorism Mercury e Varonis

04/05/2020

Autore: Unio


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Unio Algorism  Mercury e Varonis Image

La collaborazione tra i laboratori di ricerca Entheos e Varonis per assicurare l'innovazione e la qualità ai grandi clienti.

Dopo ad aver affrontato il tema del GDPR dal punto di vista della Governance sviluppando la
piattaforma UNIO Algorism,  il nuovo  modello di Unio Algorism Mercury, con un calcolo del rischio e della DPIA estremamente  sofisticati, rende ancora più fondamentale la  collaborazione con l'azienda Varonis, leader sul mercato in materia di sicurezza dei dati destrutturati al fine di rendere “scientificamente” affidabile l’informazione gestita da UNIO.
A seguito di una severa software selection, la scelta è caduta su Varonis in quanto è risultata essere la
tecnologia più completa, affidabile ed integrabile al fine di individuare e classificare quei dati (con
particolare riferimento ai dati sensibili), che si annidano nei file condivisi e che rappresentano la
vera insidia ai fini della sicurezza.
La collaborazione tra i laboratori di ricerca Entheos e Varonis consente di offrire il meglio ai fini di una  Compliance  reale.

 

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Dal Laboratorio di Ricerca della Entheos, la pubblicazione del Direttore Ing. Zoran Majkic sul’intelligenza artificiale neuro-simbolica che integra le architetture neurali e simboliche in modo da affrontare i punti di forza e di debolezza di ciascuna, in modo complementare, al fine di supportare un’intelligenza artificiale forte e robusta in grado di ragionare, apprendere e modellare cognitivamente. In questo articolo consideriamo la Logica intensionale del Primo Ordine (IFOL) [1] come un'architettura simbolica dei robot moderni, in grado di utilizzare linguaggi naturali per comunicare con gli esseri umani e ragionare sulla propria conoscenza con proprietà del linguaggio autoreferenziali e di astrazione. Intendiamo ottenere il radicamento del linguaggio del robot attraverso l'esperienza di come utilizza le sue architetture neuronali e quindi associando questa esperienza con l'estrazione (senso) di concetti linguistici non definiti (particolari/individui e universali) in PRP (Proprietà/ Relazioni/Proposizioni) teoria dell'IFOL. Consideriamo la struttura della conoscenza del robot a quattro livelli: il livello sintattico di un particolare linguaggio naturale (italiano, francese, ecc.), due livelli linguistici universali: la sua struttura logica semantica (basata su predicati virtuali di FOL e connettivi logici ) e il corrispondente livello di struttura concettuale PRP che rappresenta universalmente l'estrazione composita di formule FOL basate sul livello del sistema neurologico dell'ultimo robot.