Competenze Digitali 4

Qual è la principale differenza tra Deep Web e Dark Web?

• Il Deep Web è illegale, mentre il Dark Web è perfettamente legale.

• Il Deep Web è la parte di Internet non indicizzata, mentre il Dark Web richiede strumenti speciali per l’accesso.

• Il Dark Web è un motore di ricerca più avanzato rispetto a Google.

• Il Deep Web è accessibile solo tramite VPN.

Il protocollo "strutturato a cipolla" ed utilizzato per accedere al Dark Web con anonimato si chiama ...

Quali di questi sono rischi associati alla navigazione nel Dark Web?

• Possibilità di truffe e phishing.

• Esposizione dell’IP se TOR non è configurato correttamente.

• Intercettazione dei dati se il sito non usa HTTPS.

• Tutte le Precedenti

Cosa è il Proof-of-Work (PoW) in una blockchain?

• Un meccanismo per rendere le transazioni gratuite.

• Un metodo per validare le transazioni risolvendo problemi crittografici complessi.

• Un sistema che riduce la decentralizzazione della rete.

• Una tecnologia per ridurre il consumo energetico della blockchain.

In una blockchain, ogni blocco contiene l' ... del blocco precedente, creando una catena indivisibile ed immutabile.

Quali delle seguenti caratteristiche sono parte del trilemma della blockchain?

• Decentralizzazione

• Anonimato

• Scalabilità

• Economia

Quali sono alcune applicazioni dell’Internet of Things (IoT)?

• Smart Home (Alexa, Google Home...)

• Blockchain

• Monitoraggio industriale con sensori intelligenti

• Nessuna delle precedenti

Qual è la relazione tra Deep Learning e Machine Learning?

• Deep Learning è una sottocategoria del Machine Learning che utilizza reti neurali profonde.

• Machine Learning è un sottoinsieme del Deep Learning.

• Sono due tecnologie completamente indipendenti.

• Sono sinonimi.

Un sistema di Machine Learning è in grado di migliorare la propria Performance in un determinato compito grazie all' ... , basata sui dati raccolti.

Qual è la differenza principale tra Supervised e Unsupervised Learning?

• Nel Supervised Learning i dati di addestramento includono etichette, mentre nell’Unsupervised Learning no.

• L’Unsupervised Learning è più veloce del Supervised Learning.

• Il Supervised Learning non richiede dati per l’addestramento.

• L’Unsupervised Learning utilizza solo immagini.