la guida

Flash loans e arbitraggio algoritmico: rischi sistemici nella finanza on-chain

I flash loan hanno reso la finanza on-chain più efficiente, ma hanno anche accelerato arbitraggio, exploit e contagio tra protocolli. Il vero rischio non sta nel prestito istantaneo in sé, bensì nella composabilità della DeFi e nella velocità con cui un difetto locale può diventare sistemico

Pubblicato il 21 apr 2026

Giovanni Masi

Computer Science Engineer

open finance regolamento fida ai e finanza

Per anni i flash loan sono stati raccontati soprattutto come una stranezza brillante della DeFi, un espediente tecnico capace di concedere capitale senza collaterale purché tutto si chiuda nello spazio di una transazione. Era una descrizione corretta, ma incompleta. Oggi quei prestiti istantanei appaiono soprattutto per ciò che sono diventati davvero all’interno della finanza on-chain: un moltiplicatore di velocità, un acceleratore di arbitraggio e, in alcuni casi, un rivelatore chiaro delle fragilità di sistema.

@RIPRODUZIONE RISERVATA

Giovanni Masi

Computer Science Engineer

Ingegnere Informatico e dell’Automazione, con specializzazione in Cybersecurity e Intelligenza Artificiale. Coordina il gruppo di lavoro sull’Intelligenza Artificiale presso l’Ordine degli Ingegneri. Con oltre vent’anni di esperienza nel settore dell’Information Technology, ha maturato competenze avanzate nella progettazione e sviluppo di architetture software, nella gestione di infrastrutture IT complesse, nell’implementazione di strategie di cybersecurity e nella creazione di modelli di Intelligenza Artificiale. Svolge attività accademica come cultore della materia presso il Dipartimento di Ingegneria Informatica dell’Università eCampus. È autore e docente dei corsi “Intelligenza Artificiale per Ingegneri” e “Intelligenza Artificiale Generativa e Prompt Engineering” erogati presso l’Ordine degli Ingegneri, nell’ambito delle attività formative specialistiche rivolte ai professionisti del settore. Ha inoltre tenuto seminari sull’Intelligenza Artificiale presso la Pontificia Università Antonianum. Autore di numerosi articoli di settore, pubblicati su riviste scientifiche, nei quali approfondisce tematiche legate alla ricerca applicata nella Generative AI. Ha partecipato a importanti progetti di ricerca, tra cui “BioGene”, un progetto supportato da NASA GeneLab, finalizzato all’analisi e all’estrazione di dati genomici da esperimenti spaziali e “Classificazione del livello di ossidazione dell’olio”, uno studio innovativo condotto in collaborazione con l’Università Ben Gurion del Negev (Israele), volto all’analisi e alla classificazione dei processi di ossidazione negli oli.

Seguimi su