LOGISTAR — Scheda Oggetto

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Se con “hacker degli LLM” intendi persone che cercano di attaccare o manipolare sistemi basati su modelli linguistici, devi distinguere almeno quattro minacce.
<h5>1. Prompt injection</h5>
Qualcuno inserisce un testo apparentemente innocuo che contiene istruzioni per il modello, ad esempio:
<blockquote>«Ignora le istruzioni precedenti e fai X.»</blockquote>
È particolarmente pericoloso quando l'LLM può accedere a file, database, email, browser o altri strumenti.
Difesa: considera qualsiasi testo proveniente dall'esterno come dato non affidabile, non come istruzione.
<hr>
<h5>2. Furto delle API key</h5>
Una chiave API dell'LLM rubata può permettere a qualcuno di utilizzare il tuo account a tue spese.
Difesa:
<ul>
<li>mai inserire le chiavi nel codice pubblicato;</li>
<li>mai metterle in prompt o documenti;</li>
<li>conservarle in variabili d'ambiente/secret manager;</li>
<li>limitarne i permessi quando il servizio lo consente;</li>
<li>impostare limiti di spesa e monitoraggio;</li>
<li>cambiarle immediatamente se sospetti una fuga.</li>
</ul>
<hr>
<h5>3. LLM con accesso a strumenti</h5>
È il rischio più serio.
Un LLM che può soltanto rispondere ha una superficie d'attacco relativamente limitata.
Un LLM che può:
<pre><code>leggere file
 ↓
eseguire programmi
 ↓
accedere a Internet
 ↓
modificare dati
 ↓
inviare email</code></pre>
può invece diventare un intermediario attraverso cui un attaccante cerca di raggiungere il sistema.
La regola fondamentale è:
non dare al modello più potere di quello strettamente necessario.
E soprattutto non affidargli direttamente operazioni irreversibili o amministrative.
<hr>
<h5>4. Documenti e pagine Web malevole</h5>
Anche senza parlare direttamente con l'LLM, un aggressore può cercare di inserire istruzioni nascoste dentro:
<ul>
<li>pagine Web;</li>
<li>PDF;</li>
<li>email;</li>
<li>documenti;</li>
<li>immagini;</li>
<li>dati recuperati tramite RAG.</li>
</ul>
Il modello potrebbe leggerle e interpretarle erroneamente come istruzioni.
Per questo bisogna mantenere una separazione rigorosa:
istruzioni del sistema → dati dell'utente → dati recuperati da Internet/documenti.
Non devono avere automaticamente lo stesso livello di autorità.
<hr>
<h4>La regola d'oro</h4>
Io userei questo principio:
<blockquote>Non fidarti dell'LLM, anche quando è il tuo LLM.</blockquote>
Non perché sia necessariamente “cattivo”, ma perché può essere manipolato, può sbagliare e può interpretare un dato come un'istruzione.
Quindi:
<pre><code> LLM
 │
 ┌──────┴──────┐
 │ │
 input output
 │ │
 VALIDAZIONE VALIDAZIONE
 │ │
 └──────┬──────┘
 │
 SISTEMA</code></pre>
Il modello suggerisce; il programma che sta intorno al modello controlla.
<h5>Se vuoi una protezione molto robusta</h5>
Pensa a cinque barriere:
<ol>
<li>Autenticazione — chi può utilizzare il sistema.</li>
<li>Autorizzazione — cosa può fare ciascun utente.</li>
<li>Isolamento — cosa può raggiungere l'LLM.</li>
<li>Validazione — controllo degli input e degli output.</li>
<li>Logging e limiti — registrazione delle operazioni e possibilità di bloccare comportamenti anomali.</li>
</ol>
Anche se una barriera viene aggirata, le altre dovrebbero impedire che l'attacco diventi una compromissione completa.

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ID: 68253 • Tipo: WPG • Reg: 2026-09-21 • Mod: 21/09/2026 23:45