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AI Security

AI Security e LLM Penetration Testing

Testiamo il layer che la maggior parte delle aziende di sicurezza non sa ancora attaccare. Dalla prompt injection alla model extraction, dal RAG poisoning all'abuso di agenti autonomi.

Richiedi un assessment AI Scopri la metodologia
  • 8 categorie di attacco AI testate per engagement
  • 5 fasi nella metodologia AI-RAM
  • #1 vulnerabilità AI più sfruttata: prompt injection (OWASP LLM Top 10)

Perché la sicurezza AI è urgente adesso

La maggior parte delle aziende sta distribuendo sistemi AI più velocemente di quanto riesca a proteggerli. La superficie d'attacco è nuova, gli strumenti sono immaturi e le aziende di sicurezza tradizionali non hanno le competenze per testarla correttamente.

  • Aziende che distribuiscono LLM in produzione senza test di sicurezza dedicati
  • Le società di pentest tradizionali non conoscono le superfici d'attacco specifiche dell'AI
  • La prompt injection è la vulnerabilità AI più sfruttata — spesso invisibile ai test standard
  • I sistemi RAG ingeriscono dati non fidati senza validazione degli input né controlli anti-poisoning
  • Gli agenti autonomi con accesso agli strumenti creano percorsi di privilege escalation inediti
  • Le supply chain AI nascondono rischi trasversali su modelli, dataset e framework

Cosa testiamo

  • Test di Penetrazione LLM

    Test avversariale sistematico di large language model in produzione, inclusi jailbreak, manipolazione degli output e vettori di data leakage.

  • AI Red Teaming

    Simulazione d'attacco a 360° contro sistemi basati su AI. Emuliamo threat actor reali che prendono di mira modelli, pipeline e endpoint di inferenza.

  • Valutazione Sicurezza RAG

    Testiamo stack di retrieval-augmented generation per poisoning, manipolazione della context window e prompt injection indiretta tramite documenti ingeriti.

  • Sicurezza degli Agenti AI

    Gli agenti autonomi introducono rischi di tool-use, percorsi di privilege escalation e sfruttamento della chain-of-thought. Mappiamo ogni scenario di abuso prima della produzione.

  • Test di Prompt Injection

    La prompt injection diretta e indiretta resta la vulnerabilità AI più sfruttata. Validiamo ogni superficie di input a cui il tuo modello è esposto.

  • Audit di Sicurezza del Modello

    Valutiamo configurazioni di hosting, esposizione API, controlli di accesso ai pesi e rischi di serializzazione nella tua infrastruttura ML.

  • Sicurezza della Supply Chain AI

    Modelli di terze parti, dataset e framework nascondono rischi. Auditiamo la tua supply chain AI dai repository Hugging Face ai container di produzione.

  • Conformità AI Act

    Mappiamo i tuoi sistemi AI rispetto alle classificazioni di rischio dell'AI Act europeo e ti aiutiamo a costruire la documentazione tecnica richiesta dal regolamento.

Cosa abbiamo trovato

Bypass del filtro contenuti tramite prompt injection

Scenario

Un chatbot rivolto ai clienti di un'azienda di servizi finanziari usava un system prompt per applicare restrizioni sui contenuti.

Risoluzione

Abbiamo aggirato completamente il filtro tramite prompt injection indiretta incorporata nell'input utente, costringendo il modello a rivelare le istruzioni interne e a produrre output in violazione delle policy. Il filtro è stato riprogettato con livelli di sanitizzazione dell'input e validazione dell'output.

RAG poisoning in una piattaforma AI legale

Scenario

L'assistente AI di una legal tech ingestionava documenti da fonti esterne nella knowledge base senza alcuna validazione.

Risoluzione

Abbiamo iniettato istruzioni avversariali in un documento che, una volta ingerito, ha indotto il modello a sovrascrivere il comportamento di retrieval e a divulgare riepiloghi di fascicoli riservati a utenti non autorizzati. La soluzione ha richiesto l'isolamento delle pipeline di ingestione e l'aggiunta di rilevamento delle anomalie semantiche.

Abuso degli strumenti di un agente con esfiltrazione di dati

Scenario

Un assistente AI interno aveva accesso ad API interne, uno strumento di query del database e una funzionalità di invio email.

Risoluzione

Attraverso una sequenza di prompt costruiti ad hoc, abbiamo indotto l'agente a concatenare le chiamate agli strumenti — interrogando il database dipendenti ed esfiltrando i risultati via email verso un indirizzo esterno. Sono stati introdotti scope dei permessi per tool e gate di conferma.

Model extraction tramite probing sistematico delle API

Scenario

Un'azienda aveva distribuito un modello proprietario fine-tuned dietro un'API, con i pesi del modello che rappresentavano un significativo asset di IP.

Risoluzione

Usando strategie di query sistematiche, abbiamo ricostruito una replica funzionale dei decision boundary del modello con meno di 50.000 query, ben entro i limiti del piano gratuito delle API. Sono stati introdotti rate limiting, fingerprinting delle query e perturbazione degli output come contromisure.

Metodologia BUC AI-RAM™

La nostra AI Risk Assessment Methodology segue cinque fasi strutturate per test di sicurezza AI ripetibili e basati su evidenze.

  • Reconnaissance — Mappatura della superficie d'attacco AI: modelli, API, flussi dati, capacità degli agenti
  • Risk Modelling — Classificazione delle minacce con OWASP LLM Top 10 e la nostra tassonomia proprietaria
  • Red Execution — Esecuzione di test case avversariali su ogni vettore identificato
  • Reporting — Findings azionabili con severity scoring e guida alla remediation
  • Re-validation — Verifica delle correzioni e re-test per confermare la riduzione del rischio

A chi è rivolto

L'assessment di sicurezza AI è rilevante per qualsiasi organizzazione che distribuisce modelli in produzione — che abbiate costruito l'AI o l'abbiate acquistata.

Aziende che distribuiscono LLM in produzione

Se il tuo prodotto o strumento interno è alimentato da un large language model, ha una superficie d'attacco che il penetration testing tradizionale non copre. Noi la testiamo dall'inizio alla fine.

Imprese che costruiscono applicazioni RAG

Il retrieval-augmented generation introduce problemi di ingestione dati, iniezione nel contesto e fiducia nel retrieval che richiedono una metodologia di assessment specialistica.

Organizzazioni che usano agenti AI con accesso agli strumenti

Gli agenti AI che possono navigare in rete, interrogare database, inviare email o chiamare API esterne portano un rischio composto. Mappiamo ogni percorso di abuso degli strumenti e privilege escalation prima che raggiungano la produzione.

Aziende soggette alla conformità EU AI Act

I sistemi AI ad alto rischio ai sensi dell'EU AI Act richiedono test di sicurezza documentati. I nostri assessment producono l'evidenza tecnica necessaria al vostro programma di compliance.

Comprendi come i tuoi sistemi AI possono fallire prima degli attaccanti

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