Glossario

Estrazione del prompt di sistema

Che cos’è Estrazione del prompt di sistema?

L'estrazione del prompt di sistema indica i tentativi di indurre un chatbot o un agente IA a rivelare le proprie istruzioni di sistema nascoste. Se il tentativo riesce si parla di prompt leaking: l'estrazione è l'attacco, la fuga di informazioni la conseguenza. Una protezione efficace parte dal non inserire password, chiavi o regole riservate nelle istruzioni e dal presumere che possano diventare pubbliche; controlli sugli input e test regolari completano la difesa.

Come aiuta KI.ordo

Il modello KI.ordo «Audit di sicurezza del chatbot» verifica le istruzioni di un agente anche rispetto al rischio di divulgazione delle istruzioni di sistema e fornisce domande di autotest innocue.

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Temi

  • Sicurezza
  • Prompt leaking
  • Chatbot

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Termini correlati

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.

  • sicurezza IA
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Modello

Jailbreaking

Il jailbreaking indica i tentativi di aggirare le regole di sicurezza di un modello di IA con input formulati ad arte, per fargli produrre contenuti o compiere azioni che dovrebbe rifiutare. Per le aziende è un rischio, perché un chatbot potrebbe, ad esempio, rivelare istruzioni riservate o rispondere in modo inappropriato. Le misure di protezione comprendono istruzioni di sistema chiare, controlli su input e output, permessi limitati, registrazione delle attività e test di sicurezza regolari (red teaming).

  • Sicurezza
  • Prevenzione abusi
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Modello

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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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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