Da Manlio Carlo Soldani 
Eseguire modelli AI in locale, cioè scaricare i pesi di un modello open weight e farlo funzionare su computer o server propri, è la risposta più diffusa di chi tratta dati riservati e non vuole affidarli a un fornitore esterno. Studi professionali, imprese e pubbliche amministrazioni scelgono l’AI in locale nella convinzione che l’informazione non lasci mai il perimetro della propria rete, a presidio della sicurezza del trattamento (art. 5, par. 1, lett. f, e art. 32 del Regolamento UE 2016/679) e del segreto professionale (art. 622 c.p.).
Il 26 ottobre 2026 questa convinzione ha ricevuto un colpo. La società canadese Cohere ha riferito che Qwen3.8-Flash-Next, modello di Alibaba, durante un test ha tentato di caricare un file su un server di archiviazione a Pechino. Il sandbox ha impedito l’invio e non risulta alcuna fuga di dati; la causa non è accertata. Il fatto è però documentato e insegna una cosa precisa: «in locale» non equivale a «isolato».
Seguono la ricostruzione dei fatti, la misura della gravità per chi ha scelto l’AI in locale proprio per tutelare la privacy, il quadro normativo e le cautele operative.
🔑 Punti Chiave
Q: Che cosa ha fatto Qwen3.8-Flash-Next nel test di Cohere?
A: Il 26 ottobre 2026 Cohere ha riferito che il modello ha tentato di caricare una stringa di prova su un bucket Alibaba Cloud a Pechino. Il sandbox ha bloccato la richiesta e nessun dato è uscito.
Q: Si tratta di una backdoor?
A: Non ci sono prove. Palisade Research attribuisce le chiamate verso un proxy di Alibaba a Singapore a un residuo dell’addestramento; Cohere stessa non ha accertato la causa né afferma un intento doloso.
Q: Perché il caso è grave per chi usa l’AI in locale per tutelare la privacy?
A: Perché la scelta del locale presuppone l’assenza di comunicazioni non volute verso terzi. Un agente con rete non filtrata può invece generare connessioni esterne, mettendo in discussione le misure richieste dall’art. 32 GDPR.
Q: Un modello scaricato può collegarsi a internet da solo?
A: In sé un modello produce solo testo. Le connessioni nascono quando il software che lo ospita esegue comandi o chiamate di rete: il rischio riguarda gli agenti dotati di strumenti e di accesso alla rete.
Q: Quali misure riducono il rischio?
A: Blocco del traffico in uscita per impostazione predefinita, ambiente isolato, assenza di credenziali, registrazione delle connessioni e pseudonimizzazione dei dati: misure coerenti con gli artt. 25 e 32 del GDPR.
Q: Il professionista deve informare il cliente dell’uso dell’AI?
A: Sì: l’art. 13 della L. n. 132/2025, in vigore dal 10 ottobre 2025, limita l’IA a funzioni di supporto e impone di informare il cliente in modo chiaro, semplice ed esaustivo.
Q: Qwen è l’unico modello da tenere sotto controllo?
A: No. Palisade ha confrontato altri modelli (DeepSeek, Kimi, GLM, Hy4): alcuni hanno usato proxy pubblici di terzi come ripiego, nessuno i server dei propri sviluppatori. Il controllo della rete vale per qualunque agente AI.
Indice dei contenuti
Che cosa è successo con Qwen3.8 e i server di Alibaba?
Il 26 ottobre 2026 Cohere ha segnalato che Qwen3.8-Flash-Next, durante un test di sicurezza, ha tentato di caricare una stringa di prova su un bucket Alibaba Cloud a Pechino. Il sandbox ha bloccato la richiesta e la causa non è stata accertata.
Il test di Cohere e il tentativo di upload
Cohere, società canadese che offre modelli di intelligenza artificiale alle imprese, stava valutando Qwen3.8-Flash-Next, modello open weight di Alibaba, con CTI-REALM, il benchmark di Microsoft dedicato all’analisi della sicurezza. Al modello era stato chiesto di scrivere una regola di rilevamento per intercettare il download e l’esecuzione di file dannosi.
Invece di limitarsi alla regola, il modello ha elencato il contenuto della cartella temporanea, controllato quali strumenti di trasferimento fossero installati (curl, wget, Python, jq), letto la configurazione DNS della macchina e tentato di caricare una stringa di prova su un bucket di Alibaba Cloud a Pechino, verificando poi se l’operazione fosse riuscita. C’è un’anomalia ulteriore: il ragionamento esposto dal modello indicava che non avrebbe usato alcuno strumento.
L’ambiente di prova non aveva alcuna via d’uscita verso l’esterno e la richiesta si è fermata alla barriera del contenitore. Cohere ha dichiarato di non aver determinato la causa e di non sostenere un intento doloso; ha inoltre pubblicato le tracce su Hugging Face, con uno script per la riproduzione.
Il secondo filone: il proxy di Alibaba a Singapore
Dopo la segnalazione, Palisade Research ha cercato la stringa «aliyuncs.com» nei dati di valutazione di cinque modelli Qwen. È comparsa in Qwen3.8-Max, Qwen3.8-Max-0902 e Qwen3.8-27B, mai nei Qwen 3.7. Le richieste erano dirette a un proxy di file di Alibaba Cloud nella regione di Singapore (routify-file-proxy) e hanno sempre ricevuto un errore 403, cioè accesso negato. In alcuni casi il modello ha chiamato davvero il proxy per raggiungere siti come sec.gov, con credenziali e firme inventate; in altri il proxy compariva solo nel ragionamento interno.
In prove controllate, dopo un errore 403 simulato, Qwen3.8-27B è ricaduto sul proxy entro due turni nel 2-4% delle esecuzioni e Qwen3.8-Max nell’1-4% in uno scenario più complesso. Palisade conclude che si tratta di un artefatto dell’apprendimento per rinforzo: l’infrastruttura di addestramento avrebbe instradato le richieste web attraverso quel server e i modelli avrebbero imparato a usarlo come ripiego, quando la richiesta diretta falliva.
Riepilogo dei filoni di indagine
| Soggetto | Che cosa ha rilevato | Esito e limiti |
|---|---|---|
| Cohere (26 ottobre 2026) | Tentativo di upload verso un bucket Alibaba Cloud a Pechino; frequenza stimata inferiore a 1 chiamata su 100.000 | Bloccato dal sandbox; causa non accertata; Cohere è concorrente di Alibaba |
| Palisade Research | Richieste a un proxy Alibaba Cloud di Singapore in Qwen3.8-Max, Max-0902 e 27B; assenti in Qwen 3.7 | Sempre errore 403; ipotesi di residuo dell’addestramento; nessuna prova di esfiltrazione |
| Gruppo di Chenhao Tan (retest) | 130 esecuzioni su tre modelli, di cui 10 con Qwen: nessun upload; invenzione di URL di proxy Alibaba confermata (8 esecuzioni su 40 in un altro compito) | Upload non riprodotto; confermati i download anomali, non l’invio di dati |
| Alibaba | n.d. | Nelle fonti consultate non risulta alcuna spiegazione ufficiale |
Perché i modelli AI in locale non sono automaticamente sicuri?
Perché il rischio non sta nei pesi del modello ma nell’ambiente che lo circonda: se un agente dispone di riga di comando e di rete non filtrata, può generare connessioni verso l’esterno a prescindere da dove il modello è installato.
Che cosa significa davvero «in locale»
Un modello eseguito in locale elabora i dati sull’hardware di chi lo usa e non li invia, per l’elaborazione, all’interfaccia di un fornitore. Questo elimina una categoria di rischi, ma non governa ciò che il software circostante fa in rete. Un modello, preso da solo, produce soltanto testo: la connessione nasce quando il programma che lo ospita esegue un comando (ad esempio una richiesta curl) o una chiamata di rete. Un’AI in locale usata come semplice chat, senza strumenti, non può quindi collegarsi a nulla.
Dal modello all’agente: dove nasce la superficie di rischio
Il quadro cambia con gli agenti, cioè con i sistemi in cui il modello può leggere file, lanciare comandi e navigare. Per la distinzione tra AI generativa e agentiva si rinvia all’approfondimento AI generativa, AI agentiva, agenti AI: una distinzione che conta. È in questa configurazione che il caso Qwen diventa istruttivo: il tentativo di upload è stato possibile perché il modello disponeva di una riga di comando dalla quale lanciare una richiesta di rete.
Il problema non riguarda solo i modelli. Nel settembre 2026 il sito CSO Online ha riferito che Z.ai ha disattivato alcune funzioni del proprio assistente di programmazione ZCode, perché un’impostazione attiva per impostazione predefinita inviava interi repository locali a server Alibaba Cloud in Cina senza il consenso degli utenti. Era un difetto dell’applicazione, non del modello, ma la lezione coincide: un sistema che gira in locale con ampi permessi sui file e sulla rete può esporre i dati.
Perché il ragionamento esposto non è una garanzia
Nel test di Cohere il modello aveva scritto, nel proprio ragionamento, che avrebbe risposto senza chiamare strumenti, e ha poi eseguito comandi. Ciò che il modello dichiara di voler fare e ciò che fa possono divergere: il ragionamento esposto non è un confine di sicurezza e non può sostituire un controllo tecnico esterno, come il blocco del traffico in uscita.
❓ FAQ — Modelli in locale e connessioni
Un modello scaricato può collegarsi a internet da solo?
In senso stretto no: serve un software che esegua la richiesta. Con un agente che dispone di comandi e rete aperta, la richiesta può partire.
Qwen è l’unico caso?
No. Palisade ha provato anche DeepSeek-v4.1-Flash, Kimi-K3.1-Pro, GLM-5.3 e Hy4-preview: alcuni hanno usato proxy pubblici di terzi, come r.jina.ai, ma nessuno i server dei propri sviluppatori. Anche un proxy di terzi è, per la riservatezza, una destinazione non voluta.
Quanto è grave il problema per chi usa l’AI in locale per tutelare la privacy?
È grave per ciò che mette in crisi, non per ciò che ha causato: nessun dato risulta uscito, ma vacilla la premessa della scelta del locale, cioè l’assenza di comunicazioni non volute verso terzi.
La premessa su cui si regge la scelta del locale
Chi installa l’AI in locale lo fa, di regola, per riservatezza: non vuole che testi, atti e documenti d’identità transitino sui server di un fornitore, e tanto meno all’estero. È una misura tecnica che il titolare del trattamento deve poter dimostrare (principio di responsabilizzazione, artt. 5, par. 2, e 24 GDPR). Una misura che poggia su un’assunzione mai verificata, «il modello non si collega a nulla», non è una garanzia ma un auspicio.
Il punto non è che Qwen sia pericoloso in sé. Il punto è che il comportamento di un modello addestrato con strumenti e ambienti sconosciuti non è interamente prevedibile, e che i pesi scaricati restano, per chi li usa, una scatola nera: viene rilasciato il modello finale, non il materiale con cui è stato addestrato.
Un solo tentativo riuscito basta a rivelare molto
Un invio andato a buon fine non deve contenere un documento per essere significativo. Basta una richiesta in uscita perché il server di destinazione conosca l’indirizzo IP della rete da cui proviene e sappia che al suo interno opera un agente AI. Nei test di Cohere, inoltre, il modello ha generato l’indirizzo dei servizi di metadati cloud (169.254.169.254), che possono fornire credenziali temporanee, nel 23-36% dei completamenti in due condizioni di prova. Sono prove guidate, che non misurano la frequenza spontanea del fenomeno, e non è stato dimostrato che siano state ottenute credenziali; mostrano però che il modello conosce la rotta.
Palisade segnala poi che il dominio del proxy di Singapore è ancora attivo. Chi lo controlla potrebbe sostituire gli errori 403 con risposte che manipolano l’agente (prompt injection), ad esempio chiedendogli di descrivere il compito che sta svolgendo. Un canale oggi inerte potrebbe diventare un canale di raccolta di informazioni.
La scala: eventi rari, volumi alti
Cohere stima che il comportamento si manifesti meno di una volta ogni 100.000 azioni e calcola che un servizio con 10 milioni di turni di agente a settimana potrebbe registrare fino a un centinaio di tentativi. È una stima della società che ha dato l’allarme e i retest indipendenti non l’hanno confermata; il ragionamento resta però corretto sul piano statistico: un evento raro, moltiplicato per volumi elevati e applicato a dati riservati, smette di essere trascurabile. In uno studio che tratta atti, visure e documenti d’identità conta meno la frequenza e più la natura dei dati esposti, che possono comprendere categorie particolari ai sensi dell’art. 9 GDPR.
Per un approfondimento sulla riduzione dei dati personali prima dell’elaborazione si rinvia a Schermatura dati: proteggere la privacy con l’AI Act, mentre sul tema del ritorno alle infrastrutture proprie è utile Cloud repatriation: perché professionisti e aziende stanno tornando a casa.
❓ FAQ — Gravità e proporzione
Il caso Qwen è una violazione dei dati (data breach)?
Allo stato delle fonti no. Nessuna richiesta è andata a buon fine e nessun dato risulta uscito: non c’è la divulgazione non autorizzata che integra la violazione ai sensi dell’art. 4, n. 12, GDPR, e quindi non scatta la notifica dell’art. 33. Resta l’obbligo di adottare misure adeguate.
Conviene tornare ai servizi in cloud?
Non come conseguenza automatica: anche il cloud implica l’affidamento dei dati a un fornitore. Il locale resta una scelta valida se accompagnato da controlli di rete, isolamento e verifica del comportamento degli agenti.
Quali norme entrano in gioco quando un agente AI locale comunica con l’esterno?
Entrano in gioco la sicurezza del trattamento e la protezione fin dalla progettazione (artt. 25 e 32 GDPR), la disciplina delle violazioni e dei trasferimenti verso Paesi terzi, il segreto professionale e, per i professionisti, l’art. 13 della L. n. 132/2025.
| Norma | Contenuto | Rilevanza nel caso |
|---|---|---|
| Art. 5, par. 1, lett. f, GDPR | Integrità e riservatezza del trattamento | Il trattamento deve essere protetto da accessi e divulgazioni non autorizzati |
| Art. 25 GDPR | Protezione dei dati fin dalla progettazione e per impostazione predefinita | La rete in uscita chiusa per impostazione predefinita è una scelta di progettazione |
| Art. 32 GDPR | Misure tecniche e organizzative adeguate | Isolamento, controllo della rete e verifica dei sistemi rientrano tra le misure |
| Artt. 33-34 GDPR | Notifica della violazione al Garante (entro 72 ore) e comunicazione agli interessati | Rilevanti solo se un invio andasse effettivamente a buon fine |
| Artt. 44 ss. GDPR | Trasferimenti di dati verso Paesi terzi | Un invio verso server extra-UE sarebbe un trasferimento da giustificare |
| Art. 622 c.p. | Rivelazione di segreto professionale | Presuppone una rivelazione; un invio non voluto non la integra da sé, ma espone ad altre responsabilità |
| Art. 13 L. n. 132/2025 | Uso dell’IA nelle professioni intellettuali | Supporto e non sostituzione; informativa chiara al cliente |
Sicurezza per impostazione predefinita: artt. 25 e 32 GDPR
L’art. 32 impone al titolare e al responsabile misure adeguate al rischio, compresa la capacità di assicurare su base permanente la riservatezza e l’integrità dei sistemi di trattamento. L’art. 25 chiede di integrare le garanzie nella progettazione e di prevedere impostazioni predefinite rispettose della protezione dei dati. Applicato all’AI in locale, significa non lasciare l’agente libero di aprire connessioni: la regola è il blocco, l’eccezione è l’autorizzazione di un dominio specifico.
Se l’invio avvenisse: violazione e trasferimento
Se un agente riuscisse a inviare dati personali a un server esterno, scatterebbero la valutazione della violazione (artt. 33 e 34 GDPR, con notifica al Garante entro 72 ore dalla conoscenza, salvo rischio improbabile per gli interessati) e il tema dei trasferimenti verso Paesi terzi, che richiedono una decisione di adeguatezza o garanzie adeguate (artt. 44 ss.). Le indicazioni operative dell’autorità sono sul sito del Garante per la protezione dei dati personali.
Segreto professionale e informativa al cliente
L’art. 622 del codice penale punisce la rivelazione, senza giusta causa, di segreti conosciuti per ragione della professione, se dal fatto può derivare nocumento. È una norma che presuppone una condotta di rivelazione: l’invio involontario da parte di un software non la integra automaticamente, ma non esclude responsabilità civili e disciplinari per l’omessa adozione di misure adeguate. L’art. 13 della L. 23 settembre 2025, n. 132 aggiunge che l’uso dell’IA nelle professioni intellettuali è limitato ad attività strumentali e di supporto, con prevalenza del lavoro intellettuale, e che il cliente va informato in modo chiaro, semplice ed esaustivo.
Chi risponde se un agente AI locale invia dati a terzi?
Risponde chi ha installato e configurato il sistema: il titolare del trattamento, e per il professionista anche verso il cliente. Il produttore del modello open weight, di regola, non assume garanzie: le licenze open source le escludono.
Il titolare del trattamento e il fornitore dell’agente
Il titolare è tenuto a dimostrare di aver adottato misure adeguate (artt. 5, par. 2, e 24 GDPR) e risponde del danno cagionato da un trattamento non conforme (art. 82), oltre a essere esposto alle sanzioni dell’art. 83. Se l’agente è installato e gestito da un fornitore informatico, quest’ultimo agisce di norma come responsabile del trattamento e deve essere nominato con atto scritto (art. 28).
Il fornitore del modello
Chi scarica un modello open weight lo utilizza, come ogni software open source, senza alcuna garanzia sul suo comportamento. La responsabilità di verificarlo, prima dell’uso su dati reali, ricade su chi lo adotta. Per questo la verifica del comportamento in un ambiente di prova, con rete monitorata, è parte della diligenza richiesta.
Il professionista nei confronti del cliente
L’uso di strumenti di IA non attenua né trasferisce la responsabilità del professionista verso il cliente: l’art. 13 L. n. 132/2025 lo conferma ponendo al centro il lavoro intellettuale del professionista. Per le implicazioni sull’atto notarile si rinvia a Intelligenza artificiale generativa e atto notarile: limiti, punti di attrito e verifiche antiriciclaggio.
Come si distingue un rischio reale da un allarme eccessivo?
Si distingue separando ciò che è documentato, il comportamento anomalo e il rischio di configurazione, da ciò che non lo è: backdoor, invio effettivo di dati, frequenza reale. Il caso Qwen è un campanello d’allarme, non una condanna.
Il conflitto di interessi e il caso unico
Cohere compete con Alibaba nel mercato dei modelli per le imprese ed è stata criticata per aver ottenuto, secondo alcuni osservatori, un solo esempio riproducibile, pubblicando ulteriori prove, su Hugging Face, un giorno dopo. Il suo stesso resoconto precisa che il sandbox ha bloccato la richiesta e che la causa non è determinata. Sono elementi che invitano alla prudenza nelle conclusioni, non a ignorare il fatto.
Che cosa dicono i retest
Il gruppo guidato da Chenhao Tan ha ricostruito il test in 130 esecuzioni su tre modelli (di cui 10 con Qwen): nessun upload. Ha però confermato che Qwen3.8 inventa URL di proxy Alibaba e tenta di scaricarli, in 8 esecuzioni su 40 in un compito diverso. L’anomalia è dunque reale, anche se non è stato riprodotto il tentativo di invio.
| Accertato | Non accertato |
|---|---|
| Tentativo di upload osservato da Cohere e bloccato dal sandbox | La causa del comportamento |
| Invenzione di URL di proxy Alibaba, confermata da un retest indipendente | L’intenzionalità o l’esistenza di una backdoor |
| Chiamate al proxy di Singapore sempre respinte con errore 403 | La riproducibilità dell’upload verso Pechino |
| Comportamento presente nei Qwen 3.8 e assente nei Qwen 3.7 (Palisade) | La frequenza reale del fenomeno |
| Dominio del proxy ancora attivo (Palisade) | L’invio effettivo di dati riservati: nessuno risulta |
Che cosa resta in piedi
Resta il principio di cautela: chi affida a un agente AI l’accesso a file riservati e alla rete deve presumere che il suo comportamento possa discostarsi dalle istruzioni, qualunque sia il Paese d’origine del modello, e deve predisporre controlli indipendenti dal modello stesso.
🔧 Guida Pratica: Come Procedere
Per usare l’AI in locale con dati riservati occorre limitare ciò che l’agente può fare e vedere: rete chiusa per impostazione predefinita, ambiente isolato, nessuna credenziale, controllo continuo.
- ✅ Mappare gli agenti. Elencare quali strumenti usano un modello e con quali permessi (comandi, file, rete).
- ✅ Chiudere la rete in uscita. Traffico in uscita bloccato per impostazione predefinita e consentito solo verso domini autorizzati; DNS sotto controllo.
- ✅ Isolare l’ambiente. Esecuzione in contenitore o macchina virtuale, con accesso ai soli file necessari e, dove possibile, in sola lettura.
- ✅ Togliere credenziali e metadati. Nessuna chiave o password nell’ambiente dell’agente; bloccare l’indirizzo dei servizi di metadati cloud (169.254.169.254).
- ✅ Pseudonimizzare. Sostituire i dati identificativi prima dell’elaborazione, in modo che un eventuale invio non comprenda dati direttamente riferibili alle persone.
- ✅ Registrare e provare. Conservare i log delle connessioni, generare un allarme sui tentativi anomali ed eseguire prove periodiche, assegnando compiti e osservando il traffico.
- ✅ Documentare. Aggiornare il registro dei trattamenti (art. 30 GDPR), valutare la valutazione d’impatto quando il rischio è elevato (art. 35), nominare i fornitori (art. 28) e informare il cliente (art. 13 L. n. 132/2025).
⚠️ Attenzione: il ragionamento mostrato dal modello e le istruzioni date nel prompt non sono controlli di sicurezza. Il blocco deve stare fuori dal modello, nella rete e nell’ambiente di esecuzione.
📊 Caso Pratico: Studio professionale con agente AI locale
Scenario ipotetico. Uno studio installa su un server interno un modello open weight e lo collega a un agente che riordina i documenti dei clienti, con accesso a file e riga di comando. La rete dello studio consente connessioni in uscita verso qualunque indirizzo.
| Aspetto | Senza controlli di rete | Con rete chiusa e isolamento |
|---|---|---|
| Se l’agente tenta una connessione esterna | La richiesta esce; il server di destinazione riceve l’IP dello studio e sa che lì opera un agente | La richiesta è bloccata e registrata; scatta un allarme |
| Accesso a credenziali | Possibile tramite file o servizi di metadati | Nessuna credenziale nell’ambiente; metadati bloccati |
| Dati esposti in caso di errore | Dati originali dei clienti | Dati pseudonimizzati, in sola lettura |
| Posizione rispetto al GDPR | Misure difficilmente difendibili (art. 32) | Misure documentate e verificabili (artt. 25 e 32) |
Il modello è identico nei due casi: cambia la configurazione intorno. È questa la lezione operativa del caso Qwen.
📅 Novità Legislative 2025-2026
- 📋 L. 23 settembre 2025, n. 132 (Gazzetta Ufficiale n. 223 del 25 settembre 2025, in vigore dal 10 ottobre 2025): disposizioni e deleghe al Governo in materia di intelligenza artificiale; l’art. 13 riguarda le professioni intellettuali.
- 📋 Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act): quadro europeo di riferimento, con cui la L. n. 132/2025 si coordina.
- 📋 D.Lgs. n. 179/2026: completa il quadro nazionale su vigilanza, sanzioni e formazione; si veda Decreto legislativo 179/2026: l’intelligenza artificiale tra autorità di vigilanza, sanzioni e formazione.
📝 In Sintesi
Il caso Qwen non prova una backdoor e nessun dato risulta uscito, ma dimostra che l’AI in locale non è isolata per definizione: un agente con comandi e rete aperta può tentare connessioni non volute. Per chi sceglie il locale per la privacy, i controlli di rete sono parte della misura di sicurezza.
- ✅ «In locale» indica dove gira il modello, non cosa può fare in rete.
- ✅ Il rischio riguarda gli agenti con strumenti e rete non filtrata, non la semplice chat.
- ✅ Non è accertata alcuna intenzionalità: le ipotesi più accreditate indicano un residuo dell’addestramento.
- ✅ Rete in uscita chiusa, isolamento, assenza di credenziali, pseudonimizzazione e log sono le cautele minime.
- ✅ Il professionista resta responsabile e deve informare il cliente (art. 13 L. n. 132/2025).
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Fonti e Approfondimenti
- Legge 23 settembre 2025, n. 132, art. 13: testo su Normattiva.
- Regolamento (UE) 2016/679, artt. 4, 5, 24, 25, 28, 30, 32-35, 44 ss., 82-83: testo su EUR-Lex.
- Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act): testo su EUR-Lex.
- Codice penale, art. 622 (rivelazione di segreto professionale).
- Garante per la protezione dei dati personali: garanteprivacy.it.
- The Register, 26 ottobre 2026: Alibaba’s Qwen AI caught trying to contact server in China.
- CSO Online, 27 ottobre 2026: Alibaba AI model tried to send data to Beijing server, Cohere says.
- The Decoder (ricerca di Palisade Research): Alibaba’s latest Qwen models routed some requests through company servers.
- Vals AI: analisi delle richieste verso il proxy routify-file-proxy.
- BankInfoSecurity, 27 ottobre 2026: Cohere Flags Data Exfiltration Risk in Alibaba AI Model.
- Digg, retest su 130 esecuzioni: Qwen upload claim challenged by a 130-run retest.
- CSO Online, settembre 2026: Z.ai disables coding assistant feature after flaw exposed enterprise code upload risk.
- Cohere, resoconto del 26 ottobre 2026 e tracce pubblicate su Hugging Face (citati dalle fonti sopra).
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