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Descrizione

dta reg (aaaa-mm-gg)

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Ecco le difese principali per ciascuna voce, nello stesso ordine.

## 1. Difese per attacchi *su* un LLM

**Prompt injection**
- Separare nettamente le istruzioni di sistema dai contenuti esterni (dati, documenti, output di tool), trattando questi ultimi sempre come "non fidati".
- Filtri di input/output e classificatori dedicati a rilevare tentativi di injection.
- Privilegi minimi per gli agenti: un LLM che legge una pagina web non dovrebbe avere accesso diretto a azioni sensibili (invio email, esecuzione comandi) senza conferma umana.
- Sandboxing dei tool e limitazione delle azioni automatizzabili.

**Jailbreaking**
- Allineamento e red teaming continuo del modello (testare attivamente per scoprire falle prima che vengano sfruttate).
- Classificatori di sicurezza a più livelli (sull'input, sull'output, e talvolta sul ragionamento intermedio).
- Aggiornamenti frequenti dei filtri basati su nuovi pattern di attacco osservati "in the wild".

**Data poisoning**
- Curatela e verifica della provenienza dei dati di training/fine-tuning.
- Rilevamento di anomalie statistiche nei dataset prima dell'addestramento.
- Per i sistemi RAG: validazione delle fonti indicizzate e controllo degli accessi al knowledge base.

**Model extraction / stealing**
- Rate limiting e monitoraggio di pattern di query sospetti (query sistematiche, esaustive o ripetitive).
- Watermarking degli output per tracciare eventuale riuso non autorizzato.
- Limitare la granularità delle informazioni esposte dalle API (es. non restituire probabilità complete quando non necessario).

**Membership inference / privacy attacks**
- Tecniche di privacy differenziale durante il training.
- Data minimization: non addestrare su dati sensibili quando evitabile, o anonimizzarli a monte.
- Audit periodici per verificare se il modello "rigurgita" dati memorizzati testualmente.

**Adversarial examples**
- Adversarial training (addestrare il modello anche su esempi perturbati per aumentarne la robustezza).
- Pre-processing e normalizzazione degli input per ridurre l'efficacia delle perturbazioni.
- Ensemble di modelli o controlli di coerenza incrociati.

**Attacchi alla supply chain**
- Audit e whitelisting di plugin, librerie e connettori (verificare firma, provenienza, permessi richiesti).
- Isolamento (sandboxing) dei tool esterni rispetto al sistema principale.
- Gestione rigorosa delle dipendenze con scansione automatica delle vulnerabilità note.

**Denial of service / resource exhaustion**
- Limiti su lunghezza di input/output e su tempo di calcolo per richiesta.
- Rate limiting per utente/IP.
- Monitoraggio del carico con blocco automatico di pattern anomali.

## 2. Difese per l'uso *offensivo* di un LLM

**Phishing/social engineering automatizzati**
- Formazione continua degli utenti a riconoscere segnali di phishing anche quando il testo è grammaticalmente perfetto (non è più un indicatore affidabile).
- Autenticazione a più fattori, così un singolo messaggio convincente non basta a compromettere un account.
- Filtri email con analisi comportamentale, non solo basata su pattern testuali noti.

**Generazione di malware assistita**
- Dal lato dei provider: allineamento dei modelli per rifiutare queste richieste (misura già in atto sui modelli seri).
- Dal lato difensivo aziendale: EDR/antivirus con rilevamento comportamentale, che non dipendono dal riconoscere una "firma" nota del malware.

**Disinformazione/contenuti sintetici**
- Strumenti di rilevamento di contenuti generati da AI (con i limiti attuali di affidabilità).
- Provenance e watermarking dei contenuti (es. C2PA per immagini/video).
- Media literacy e verifica delle fonti da parte degli utenti finali.

**Automazione OSINT**
- Minimizzare la propria impronta digitale pubblica (privacy by design sui social, dati aziendali).
- Monitoraggio proattivo di cosa è pubblicamente reperibile su di sé o sulla propria organizzazione.

**Vulnerability scanning assistito**
- Qui la difesa è "fare la stessa cosa per primi": usare strumenti simili in ambito difensivo (penetration testing autorizzato) per trovare e chiudere le falle prima che lo faccia un attaccante.
- Patch management rapido e continuo.

**Impersonazione conversazionale**
- Verifica dell'identità su più canali per richieste sensibili (non fidarsi di un solo messaggio/chiamata).
- Policy aziendali chiare su come verificare richieste insolite (es. bonifici urgenti).

Se vuoi, posso approfondire una di queste aree con maggior dettaglio tecnico o pratico (es. come impostare un red teaming di base, o linee guida OWASP per LLM).

tipo ogg.

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note

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Lista tag dell'oggetto (oggettag)
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Lista delle righe dell'oggetto (oggettir)
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