mi fai l'elenco pei tipi di hacking che sono possibili : su un llm; con un llm.

Ecco una panoramica dei principali tipi di attacco, divisi tra i due scenari che chiedi. ## 1. Hacking *su* un LLM (attacchi al modello/sistema) - **Prompt injection** — inserire istruzioni nascoste (in un documento, una pagina web, un'email) che l'LLM legge e interpreta come comandi, sovvertendo l'intento dell'utente. È probabilmente la categoria più rilevante oggi, soprattutto per agenti che leggono contenuti esterni. - **Jailbreaking** — tecniche di prompting pensate per aggirare i filtri di sicurezza del modello e fargli produrre output che normalmente rifiuterebbe. - **Data poisoning** — corrompere i dati di addestramento (o di fine-tuning/RAG) per introdurre comportamenti indesiderati o backdoor nel modello. - **Model extraction / stealing** — interrogare ripetutamente un modello per ricostruirne approssimativamente i pesi, l'architettura o le capacità. - **Membership inference / privacy attacks** — dedurre se un dato specifico faceva parte del training set, o estrarre frammenti di dati memorizzati (compresi dati sensibili "ricordati" per errore). - **Adversarial examples** — input costruiti ad hoc (testo, immagini per modelli multimodali) che ingannano il modello facendogli sbagliare classificazione o interpretazione. - **Attacchi alla supply chain** — compromettere librerie, plugin, tool o connettori usati dal sistema LLM (es. un MCP server malevolo, una dipendenza infetta). - **Denial of service / resource exhaustion** — prompt progettati per far consumare risorse computazionali eccessive. ## 2. Hacking *con* un LLM (uso del modello come strumento offensivo) - **Phishing e social engineering automatizzati** — generare email, messaggi o siti fasulli molto convincenti e personalizzati su larga scala. - **Generazione di malware/exploit assistita** — usare un LLM per scrivere o adattare codice malevolo (cosa che i modelli allineati, incluso io, rifiutano di fare). - **Disinformazione e contenuti sintetici** — produrre testi, deepfake testuali o narrazioni false in modo massivo e credibile. - **Automazione della ricognizione (OSINT)** — aggregare e correlare velocemente informazioni pubbliche su un bersaglio. - **Vulnerability scanning assistito** — usare un LLM per analizzare codice o configurazioni ed individuare falle (uso legittimo in un contesto di sicurezza difensiva, ma sfruttabile anche offensivamente). - **Impersonazione conversazionale** — bot basati su LLM che si spacciano per persone reali in truffe o manipolazione. Un punto da tenere presente: io non fornisco dettagli operativi (codice, payload, tecniche passo-passo) per nessuno di questi attacchi, né per creare exploit né per aggirare sistemi di sicurezza — posso però discutere a livello concettuale, di difesa, o di ricerca in sicurezza AI (es. red teaming, mitigazioni, standard come l'OWASP Top 10 per LLM). Se ti interessa un ambito specifico per capire come difendersi, dimmi pure quale e approfondisco.