I Nostri Progetti
Innovazione e Ricerca a Livello Europeo
EQUIVOR
EQUIVOR (Equivocation-Resistant Consensus for Distributed Ledger Technologies) sviluppa un protocollo di consenso innovativo ed energeticamente efficiente, progettato specificamente per sistemi blockchain basati sullo sharding. Per contrastare i rischi di sicurezza tipici delle reti ad alta scalabilità, il progetto introduce il protocollo DERC (Dynamic Equivocation-Resistant Consensus). Combinando crittografia avanzata, modelli euristici e algoritmi di intelligenza artificiale predittiva, EQUIVOR garantisce l'integrità delle transazioni senza appesantire la rete. Perfettamente in linea con gli obiettivi di TrustChain, la soluzione assicura massima affidabilità riducendo i consumi energetici fino al 30% rispetto ai protocolli tradizionali.
Periodo: 2025 - 2026
QUAS
QUAS nasce per rispondere all'urgente necessità di proteggere le infrastrutture digitali dalle minacce dei futuri computer quantistici, integrando la crittografia post-quantistica (PQC) nei protocolli di comunicazione standard come QUIC e SIP. Mentre i sistemi attuali si affidano ancora a chiavi classiche vulnerabili, QUAS implementa alternative "quantum-safe" raccomandate dal NIST, direttamente nei flussi di trasporto e autenticazione in tempo reale. Il progetto supera le semplici simulazioni teoriche estendendo stack reali (come Linphone per il VoIP e HTTP/3 per il web) con moduli PQC ibridi, garantendo così retrocompatibilità e una transizione graduale. Allineato con la visione di PQ-REACT e focalizzato sul caso d'uso della "Context Agility", QUAS promuove una difesa proattiva, assicurando l'integrità e la riservatezza delle comunicazioni critiche nell'era post-quantistica.
Periodo: 2025 - 2026
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SHASAI
SHASAI (Secure Hardware and Software for AI systems) opera all'intersezione tra sicurezza hardware/software e sistemi di Intelligenza Artificiale ad alto rischio, con l'obiettivo di potenziarne resilienza e affidabilità. Il progetto adotta un approccio olistico che copre l'intero ciclo di vita del sistema: dalla definizione di metodologie avanzate per la valutazione del rischio e l'adozione di pattern di design sicuri, fino alla protezione della supply chain contro vulnerabilità, dati avvelenati e backdoor nei modelli pre-addestrati. Per la fase operativa, SHASAI offre una piattaforma di testing virtuale e servizi di monitoraggio continuo basati su AI per mitigare gli attacchi in tempo reale. Le soluzioni saranno validate in scenari reali nei settori agroalimentare, sanitario e automotive, garantendo piena conformità con normative europee cruciali come l'AI Act e il Cyber Resilience Act.
Periodo: 2025 - 2029
REDUCE
REDUCE (Reduction through Engagement and Data Utilization for Controlling Excess) è una soluzione pionieristica che integra il coinvolgimento attivo degli utenti con le più avanzate tecnologie di Intelligenza Artificiale per affrontare la sfida dello spreco alimentare nelle mense. Il sistema si fonda su una raccolta dati capillare che analizza molteplici variabili: dai livelli di scarto alimentare alle condizioni ambientali (come temperatura e umidità), fino alle abitudini di consumo. Questo robusto set di dati costituisce la base per l'addestramento di algoritmi predittivi progettati per anticipare i pattern di spreco. Grazie a tali insight, la piattaforma fornisce raccomandazioni operative mirate ai servizi di catering, come l'adattamento dinamico dei menu o la calibrazione delle porzioni, permettendo di abbattere drasticamente lo spreco ("plate waste") e massimizzando al contempo l'efficienza operativa e la sostenibilità.
Periodo: 2025
