Advertisements

Rischi dell’IA generativa e cybersecurity: sicurezza LLM

Advertisements
Attaccate e difendete gli LLM in pratica: prompt injection, jailbreak, guardrail, red teaming e conformità
1
1/5
(24) Ratings
0 students
Created by Dr. Amar Massoud (Italiano)
Advertisements

What you'll learn

  • Spiegare il funzionamento di un LLM dal punto di vista della sicurezza e mapparne la superficie di attacco
  • Eseguire prompt injection dirette e indirette e jailbreak in un laboratorio locale
  • Collegare ogni attacco ai rischi dell’OWASP Top 10 per gli LLM e alle tecniche MITRE ATLAS
  • Progettare una difesa in profondità: validazione degli input, guardrail, filtraggio degli output e isolamento
  • Monitorare un sistema di IA generativa e rilevare gli incidenti di sicurezza
  • Integrare la sicurezza nel ciclo di sviluppo dell’IA e condurre un’esercitazione di red teaming
  • Applicare il regolamento UE sull’IA, il NIST AI RMF e la ISO/IEC 42001 a un sistema di IA generativa
  • Valutare i rischi emergenti dell’IA agentica e della crittografia post-quantistica
This course includes:
5.5 total hours on-demand video
0 articles
17 downloadable resources
45 lessons
Full lifetime access
Access on mobile and TV
Certificate of completion
Advertisements

Course content

Requirements

  • Nozioni di base di informatica o di cybersecurity; non serve esperienza nella sicurezza dell’IA
  • Un computer Windows, macOS o Linux su cui installare Ollama e scaricare un modello di circa 2 GB
  • Una lettura di base dell’inglese aiuta con l’interfaccia del laboratorio, che resta in inglese

Description

In questo corso vengono utilizzati strumenti di intelligenza artificiale.

Che cosa aspettarsi: circa 5 ore di video. Prevedete 1 ora per installare gli strumenti del laboratorio (Ollama e un modello locale), poi circa 9–12 ore per svolgere i 14 laboratori e i relativi esercizi. Tutti i laboratori funzionano in un unico file sul vostro computer, con un modello Llama locale e gratuito tramite Ollama: non servono chiavi API né account a pagamento. L’interfaccia del laboratorio, i prompt di attacco digitati e le risposte del modello restano in inglese.

L’IA generativa è arrivata in produzione più velocemente delle pratiche di sicurezza in grado di proteggerla. Prompt injection, jailbreak, avvelenamento dei dati, allucinazioni sfruttate: gli attacchi contro i modelli linguistici di grandi dimensioni non somigliano a quelli che i team di sicurezza conoscono. In questo corso impariamo a comprenderli, a eseguirli in un ambiente sicuro e poi a costruire le difese che li fermano.

Tutto il corso segue un’azienda fittizia, NovaStar AI, e i suoi tre prodotti: NovaAssist, un chatbot di assistenza clienti, NovaCode, un assistente di programmazione, e NovaComply, uno strumento di documentazione normativa. Con il CISO Alex Rivera e il suo team analizziamo ogni incidente, riproduciamo l’attacco in laboratorio e poi introduciamo il controllo che l’avrebbe impedito.

In nove sezioni:

  • Mappiamo la superficie di attacco di un’applicazione LLM con l’OWASP Top 10 per le applicazioni LLM e MITRE ATLAS
  • Eseguiamo prompt injection dirette e indirette e jailbreak contro un modello locale
  • Trattiamo avvelenamento dei dati, bias, SSRF, esaurimento delle risorse e allucinazioni come minacce
  • Costruiamo una difesa in profondità: validazione degli input, guardrail, filtraggio degli output, isolamento e monitoraggio
  • Integriamo la sicurezza nel ciclo di sviluppo e conduciamo esercitazioni di red teaming
  • Affrontiamo il regolamento europeo sull’intelligenza artificiale (AI Act), il NIST AI RMF, la ISO/IEC 42001, gli audit e la proprietà intellettuale
  • Anticipiamo le minacce dell’IA agentica, dell’IA contro l’IA e del calcolo quantistico

Ogni sezione si chiude con un quiz e il corso termina con un’esercitazione completa di red teaming che mette insieme tutto ciò che avete imparato. Ne uscite con un metodo concreto per valutare, attaccare e mettere in sicurezza i sistemi di IA generativa della vostra organizzazione.

Who this course is for:

  • Professionisti della cybersecurity che devono proteggere applicazioni di IA generativa
  • Sviluppatori e architetti che integrano gli LLM nei loro prodotti
  • CISO e responsabili del rischio e della compliance che governano l’uso dell’IA
  • Penetration tester e membri di red team che vogliono testare sistemi di IA
  • Chiunque voglia comprendere in modo concreto i rischi di sicurezza dell’IA generativa
Advertisements
3805E8BF4078E201409B
Advertisements
Advertisements
Free Online Courses with Certificates
Logo
Register New Account