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Glossario

Audit di sicurezza del chatbot

Che cos’è Audit di sicurezza del chatbot?

Un audit di sicurezza del chatbot è una verifica strutturata per capire se un chatbot basato sull'IA protegge in modo adeguato dati riservati, istruzioni interne e capacità di agire. Si esaminano, tra l'altro, la vulnerabilità alla prompt injection, la divulgazione involontaria di informazioni e accessi troppo ampi agli strumenti, spesso seguendo la OWASP Top 10 per le applicazioni LLM. Il risultato è un rapporto con una valutazione per area di rischio e misure concrete.

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KI.ordo offre un modello che, a partire dalle istruzioni di un agente e da conversazioni di esempio, redige un rapporto di verifica con misure e domande di autotest innocue.

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Termini correlati

OWASP LLM Top 10

La OWASP Top 10 per le applicazioni LLM è un elenco dei principali rischi di sicurezza nelle applicazioni basate su modelli linguistici di grandi dimensioni, pubblicato dall’OWASP GenAI Security Project. L’edizione 2026, uscita ad agosto 2026 (aggiornato a ottobre 2026), comprende: prompt injection, divulgazione di informazioni sensibili, autonomia eccessiva, catena di fornitura, avvelenamento di dati e modelli, consumo illimitato, disinformazione, esposizione del contesto nascosto, debolezze di vettori ed embedding e gestione impropria dell’output. Serve da lista di controllo per sviluppo e audit.

  • sicurezza
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Modello

AI red teaming

L'AI red teaming è l'esame strutturato di un sistema di IA dal punto di vista di possibili aggressori o di un uso improprio. Gli esperti verificano in modo controllato se un chatbot rivela istruzioni riservate, adotta comportamenti indesiderati, fornisce fatti errati o espone dati; i risultati migliorano istruzioni, filtri e autorizzazioni. Un audit di sicurezza del chatbot ne è una forma più leggera, basata su aree di rischio note come la OWASP Top 10 per le applicazioni LLM.

  • Sicurezza IA
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Modello

Sicurezza degli LLM

La sicurezza degli LLM comprende tutte le misure che proteggono le applicazioni basate su modelli linguistici di grandi dimensioni da abusi, fughe di dati e comportamenti indesiderati. Rischi tipici sono la prompt injection, la divulgazione di istruzioni o dati riservati e agenti con permessi eccessivi. La protezione nasce da più livelli: istruzioni chiare, diritti limitati, controllo di input e output, firewall per l’IA, red teaming e audit regolari.

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Prompt leaking

Il prompt leaking è la divulgazione involontaria delle istruzioni interne di un sistema di IA, ad esempio quando un chatbot, davanti a una richiesta astuta, rivela il proprio prompt di sistema. Diventa un problema se contiene logica aziendale, informazioni interne o persino credenziali. L'elenco OWASP per le applicazioni LLM cita espressamente questo rischio. La protezione più efficace: scrivere le istruzioni come se potessero diventare pubbliche, non inserirvi mai segreti e controllare anche gli output.

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