Glossario

Sicurezza degli LLM

Che cos’è 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.

Come aiuta KI.ordo

In KI.ordo i ruoli, da visualizzatore a proprietario, stabiliscono chi può modificare agenti e conoscenze, un registro delle modifiche rende tracciabili gli interventi e un modello per l’audit di sicurezza dei chatbot supporta le verifiche.

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Temi

  • sicurezza
  • modelli linguistici
  • gestione del rischio

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Termini correlati

Firewall IA

Un firewall IA è un livello di protezione tra utenti, fonti di dati e un modello di IA. Controlla gli input alla ricerca di tentativi di manipolazione come prompt injection o jailbreak e verifica gli output, ad esempio per dati riservati o contenuti indesiderati, prima di inoltrarli. Può basarsi su regole, modelli di classificazione o un secondo modello linguistico. Un firewall IA riduce i rischi, ma non offre una protezione completa e non sostituisce permessi limitati e test.

  • Sicurezza
  • Prompt injection
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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
  • Test di sicurezza
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Modello

Prompt injection indiretta

Nella prompt injection indiretta le istruzioni manipolatorie non si trovano nell'input dell'utente, ma in contenuti che un sistema di IA elabora durante il lavoro, come pagine web, e-mail o documenti. Leggendoli, un agente può scambiare comandi nascosti per incarichi reali e, ad esempio, rivelare dati. Tra le misure di protezione: trattare i contenuti esterni rigorosamente come dati, limitare i permessi, controllare gli input e far approvare a una persona le azioni critiche.

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Modello

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.

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