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Sicurezza delle applicazioni LLM · preparazione all'AI Act UE

Sicurezza AI

Penetration test di applicazioni LLM (OWASP GenAI LLM Top 10), revisione delle pipeline AI, policy d'uso dell'AI e preparazione all'AI Act UE.

In una frase

Test di sicurezza e revisione per i sistemi AI che mettete in produzione — applicazioni LLM, agenti, pipeline di retrieval e i dati dietro di essi — rispetto alla OWASP GenAI LLM Top 10 dell'OWASP Gen AI Security Project (edizione 2026 al momento in cui scriviamo; l'incarico registra l'edizione usata), più un lavoro pratico di preparazione all'AI Act europeo.

A chi serve

  • Team di prodotto che rilasciano assistenti chat, copilot o agenti sopra un modello di base
  • Aziende che collegano un LLM a documenti interni, dati dei clienti o strumenti di business (RAG, function calling)
  • Organizzazioni che hanno bisogno di una policy d'uso dell'AI che il personale segua davvero
  • Responsabili compliance che chiedono cosa significhi l'AI Act UE per un sistema specifico

Due angolazioni

Mettere in sicurezza i sistemi AI che mettete in produzione. Penetration test di applicazioni LLM — prompt injection (diretta e attraverso i vostri documenti), fuga di dati sensibili, gestione non sicura dell’output, eccessiva autonomia degli strumenti, rischi di supply chain e plugin — secondo la OWASP Top 10 per le applicazioni LLM. Revisione architetturale di prompt, retrieval, memoria, chiamate agli strumenti e logging. Una policy d’uso per gli strumenti AI che il vostro personale già usa.

Preparazione all’AI Act UE. Una lettura pratica e indicativa di dove un dato sistema può collocarsi nei livelli di rischio dell’Act, quali obblighi si applicherebbero, in quali date e quali evidenze vi servirebbero. Ad agosto 2026: gli obblighi di trasparenza dell’articolo 50 (informativa del fornitore per l’interazione diretta con le persone, contrassegno leggibile dalle macchine degli output sintetici, dichiarazione da parte dei deployer di deepfake e testi di interesse pubblico con l’eccezione del controllo editoriale, e gli obblighi su riconoscimento delle emozioni/categorizzazione biometrica) si applicano dal 2 agosto 2026; dopo l’AI Omnibus (in vigore dal 27 luglio 2026) gli obblighi sull’alto rischio si applicano dal 2 dicembre 2027 (Allegato III) e dal 2 agosto 2028 (Allegato I). Consapevolezza e preparazione, non consulenza legale né una classificazione garantita — firma il vostro legale, noi la rendiamo concreta.

Cosa testiamo, concretamente

  • Prompt injection: diretta, indiretta (documenti, pagine web, email che il vostro sistema legge) e multi-step attraverso agenti
  • Fuga di dati: system prompt, dati di altri utenti, segreti nel contesto o nei log
  • Gestione non sicura dell’output: output del modello renderizzato come HTML, eseguito come codice o passato a strumenti senza validazione
  • Eccessiva autonomia: quali strumenti il modello può chiamare, con i permessi di chi, e cosa succede quando viene ingannato
  • Evasione dei guardrail e jailbreak contro la vostra configurazione specifica
  • L’applicazione web e l’API circostanti, secondo la OWASP Web Security Testing Guide (WSTG v4.2)

Cosa deliberatamente non affermiamo

Non certifichiamo sistemi AI come sicuri o conformi, non garantiamo una classificazione legale del rischio ai sensi dell’AI Act, non facciamo benchmark di bias o robustezza dei modelli come servizio principale e non vendiamo una “piattaforma di sicurezza AI”. Questo è lavoro di ingegneria e test, fatto dalle stesse persone che testano le vostre applicazioni web.

Fonti: OWASP Gen AI Security Project — OWASP GenAI LLM Top 10 (edizione 2026); OWASP Web Security Testing Guide; Commissione europea — AI Omnibus (in vigore dal 27 luglio 2026) e linee guida sulla trasparenza dell’articolo 50. Ultima revisione agosto 2026.

Consegne

Cosa ricevete

  • Report di test dell'applicazione LLM

    Risultati rispetto alla OWASP GenAI LLM Top 10 (l'edizione corrente registrata nell'incarico — 2026 al momento in cui scriviamo) con esempi funzionanti — prompt injection che fanno trapelare dati o attivano azioni, output non sicuri, guardrail deboli — ciascuno con una correzione.

  • Revisione di architettura e pipeline

    Come prompt, contesto, strumenti, memoria e dati attraversano il sistema; dove mancano i confini di fiducia; cosa registrare e monitorare.

  • Policy d'uso dell'AI

    Una policy breve per l'uso di strumenti AI da parte del personale — consentito, limitato, vietato — con regole di gestione dei dati, mappata sulla vostra policy di sicurezza esistente.

  • Nota di preparazione all'AI Act UE

    Per un dato sistema — una visione indicativa di dove potrebbe collocarsi nei livelli di rischio dell'AI Act, gli obblighi e le date che ne seguirebbero, e un elenco di lacune. Indicativa, non una classificazione legale; scritta per compliance e ingegneria insieme.

  • Retest

    Verifica delle correzioni per i risultati critici e alti.

  • Workshop di debrief

    Una sessione di presentazione dei risultati con i vostri team di ingegneria e compliance insieme — i risultati, quali guardrail correggere per primi, cosa registrare e monitorare, e come la nota sull'AI Act si inserisce nella vostra roadmap.

Modello di incarico

Come si svolge

Modello
Prezzo fisso per applicazione o sistema; policy e preparazione quotati come brevi workshop.
Tempi tipici
Definiti dal perimetro nella proposta — per applicazione per i test; policy e preparazione sono erogati come brevi workshop.
  1. 01

    Capire il sistema

    Modello, hosting, prompt, strumenti, sorgenti dati, utenti e come sarebbe per voi un esito negativo.

  2. 02

    Test

    Test avversariali manuali — prompt injection diretta e indiretta, tentativi di jailbreak, abuso degli strumenti — supportati da casi di test curati; revisione dei percorsi di codice che gestiscono output del modello e chiamate agli strumenti.

  3. 03

    Revisione e consulenza

    Architettura, logging, guardrail, gestione dei dati; la nota di preparazione dove si applica l'AI Act.

  4. 04

    Retest e consegna

    Verifica delle correzioni, approvazione della policy e il monitoraggio da aggiungere.

FAQ

Le domande che fa un CISO scettico

Usiamo un modello in hosting (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI). C'è ancora qualcosa da testare?

Sì — la maggior parte del rischio sta nella vostra applicazione, non nel modello. Prompt injection attraverso le vostre sorgenti dati, strumenti con troppi privilegi che il modello può chiamare, dati sensibili nei prompt e nei log, e come gestite l'output del modello sono tutti aspetti che spetta a voi mettere in sicurezza.

Rispetto a quale framework testate?

La OWASP GenAI LLM Top 10 dell'OWASP Gen AI Security Project — l'edizione corrente registrata nell'incarico (2026 al momento in cui scriviamo) — è la checklist principale, insieme alla OWASP Web Security Testing Guide (WSTG v4.2) per l'applicazione web e l'API circostanti. Dove gli agenti chiamano strumenti, testiamo autorizzazione e raggio d'impatto di ciascuno.

Potete rendere "sicuro" il nostro sistema AI?

Nessuno può farlo, e non lo affermeremo. Possiamo far fallire attacchi specifici, ridurre il raggio d'impatto quando uno riesce e mettere in piedi il logging perché sappiate quando succede.

Cosa significa per noi l'AI Act UE?

Dipende da cosa fa il sistema, e le scadenze si sono spostate nel 2026. Gli obblighi di trasparenza dell'articolo 50 si applicano dal 2 agosto 2026 e sono diversi obblighi distinti, non un'unica etichetta — i fornitori devono progettare i sistemi destinati a interagire direttamente con le persone in modo che queste ne siano informate (salvo che sia ovvio dal contesto), i fornitori devono contrassegnare in modo leggibile dalle macchine gli output sintetici audio, immagine, video e testo, fatte salve le eccezioni dell'Act, i deployer devono dichiarare i deepfake e i testi generati dall'AI pubblicati su questioni di interesse pubblico (con un'eccezione dove c'è controllo editoriale umano), e ci sono obblighi separati per i sistemi di riconoscimento delle emozioni e categorizzazione biometrica. A seguito dell'AI Omnibus (in vigore dal 27 luglio 2026), le regole sull'alto rischio si applicano dal 2 dicembre 2027 per i sistemi dell'Allegato III (per esempio lavoro, credito, istruzione) e dal 2 agosto 2028 per l'AI integrata in prodotti regolamentati (Allegato I). La nota di preparazione vi dà una visione indicativa per il vostro caso e le date che ne seguono; la classificazione legale in sé spetta al vostro legale.

Rivedete anche i nostri modelli o i dati di addestramento?

Rivediamo le pipeline dati e i controlli di accesso intorno ai modelli. La valutazione approfondita a livello di modello (bias, benchmark di robustezza) è un'attività specialistica che perimetriamo caso per caso, e indirizziamo altrove se esce da ciò che facciamo bene.

Testate la funzione AI prima che lo facciano i vostri clienti

Inviateci una descrizione del sistema — modello, sorgenti dati, strumenti — e torniamo con un test perimetrato a prezzo fisso.