Che cos'è la sicurezza degli LLM (Large Language Model)?

La sicurezza degli LLM richiede difese specializzate contro prompt injection, data poisoning e furto del modello. Scopri come proteggere i sistemi di AI con controlli autonomi.

Che cos'è un Large Language Model (LLM)?

Un large language model è un sistema di intelligenza artificiale addestrato su enormi dataset testuali per comprendere, generare e manipolare il linguaggio umano. Questi modelli contengono miliardi di parametri, i pesi numerici che codificano i pattern appresi durante l’addestramento, consentendo loro di produrre testo coerente, rispondere a domande, scrivere codice e affrontare compiti di ragionamento complesso.

Gli LLM alimentano le applicazioni di intelligenza artificiale che stanno trasformando le operazioni aziendali: chatbot per il servizio clienti, assistenti per la generazione di codice, strumenti di sintesi documentale e sistemi di gestione della conoscenza. Le organizzazioni implementano questi modelli per automatizzare la creazione di contenuti, accelerare lo sviluppo software ed estrarre insight da dati non strutturati su larga scala.

Come funzionano gli LLM (dal punto di vista della sicurezza)

Comprendere l’architettura degli LLM rivela perché questi sistemi richiedono controlli di sicurezza specializzati che le difese applicative tradizionali non possono offrire.

Gli LLM operano tramite un’architettura transformer che elabora il testo analizzando le relazioni tra le parole su intere sequenze invece di leggere da sinistra a destra. Durante l’addestramento, il modello assimila miliardi di campioni testuali e regola i suoi parametri per prevedere quale parola verrà dopo in un determinato contesto. Questo processo, ripetuto su trilioni di previsioni, insegna al modello pattern linguistici, associazioni fattuali e strutture di ragionamento. Dal punto di vista della sicurezza, questo processo di addestramento crea la prima superficie di attacco: avversari che avvelenano i dati di addestramento possono incorporare comportamenti malevoli direttamente nei pesi del modello.

La fase di addestramento richiede risorse computazionali enormi: migliaia di GPU in funzione per settimane o mesi su dataset che comprendono libri, siti web, repository di codice e articoli scientifici. Una volta addestrato, il modello entra in modalità inferenza, dove genera risposte agli input degli utenti calcolando distribuzioni di probabilità sui possibili token successivi e campionando da tali distribuzioni per produrre testo. Il livello di inferenza rappresenta la seconda principale superficie di attacco, dove tentativi di prompt injection e jailbreak mirano alle capacità del modello di seguire le istruzioni.

Il deployment di un LLM tipicamente coinvolge tre componenti: il modello base che contiene i parametri appresi, un’infrastruttura di serving che gestisce le richieste di inferenza e un layer applicativo che gestisce le interazioni utente e i prompt di sistema. Ogni componente introduce considerazioni di sicurezza distinte. Il modello base può essere rubato o estratto tramite query ripetute. L’infrastruttura di serving è soggetta ad attacchi di denial of service ed esaurimento delle risorse. Il layer applicativo deve difendersi da prompt injection, esfiltrazione di dati e azioni non autorizzate. I framework di sicurezza applicativa tradizionali non affrontano questi vettori di attacco specifici dell’IA, motivo per cui le organizzazioni necessitano di difese dedicate.

Che cos'è la sicurezza degli LLM?

La sicurezza degli LLM comprende i controlli specializzati, i processi e le capacità di monitoraggio progettati per proteggere i large language model dagli attacchi avversari durante tutto il loro ciclo di vita. I controlli di sicurezza tradizionali non possono fermare gli attacchi di prompt injection che sovrascrivono le istruzioni di sistema del vostro LLM tramite input in linguaggio naturale appositamente creati: sono necessarie difese specializzate contro data poisoning, furto del modello e vulnerabilità di estrazione dei dati di addestramento.

Le linee guida sulla sicurezza dell’IA della NSA pubblicate il 15 aprile 2024 stabiliscono che i sistemi di intelligenza artificiale richiedono lo stesso rigore di sicurezza dei sistemi finanziari: crittografia, controlli di accesso rigorosi e sicurezza della supply chain.

Perché la sicurezza tradizionale non è sufficiente

Gli attacchi agli LLM utilizzano pattern noti con meccanismi di consegna inediti. Gli attaccanti eseguono escalation dei privilegi, movimento laterale e compromissione della supply chain tramite manipolazione del linguaggio naturale invece che tramite exploit di codice. L’incidente MGM del 2023 ha dimostrato come l’ingegneria sociale abbia bypassato i controlli tecnici quando gli attaccanti si sono spacciati per personale dell’help desk. La ricerca OWASP sulla sicurezza degli LLM documenta come il prompt injection sovrascriva le istruzioni di sistema, mentre il data poisoning corrompe i dati di addestramento e le debolezze dei vettori consentono la fuoriuscita di dati tra tenant nei sistemi RAG.

Non è possibile proteggere gli LLM utilizzando solo difese perimetrali tradizionali, rilevamento basato su firme o monitoraggio basato su regole. Questi modelli elaborano linguaggio naturale non strutturato, prendono decisioni probabilistiche e mantengono il contesto tra conversazioni. L’architettura di sicurezza deve tenere conto di machine learning avversario, manipolazione statistica e attacchi semantici che appaiono legittimi agli esseri umani ma sfruttano i punti ciechi del modello.

I firewall non possono interpretare il significato semantico di un prompt injection nascosto in un ticket di supporto clienti. Le firme antivirus non possono rilevare un backdoor incorporato nei pesi del modello durante l’addestramento. Le regole di correlazione dei SIEM non possono identificare quando un LLM inizia a far trapelare dati di addestramento tramite query appositamente create. Queste lacune creano la necessità di controlli di sicurezza specifici per gli LLM.

Perché la sicurezza degli LLM è importante per le aziende

I deployment aziendali di LLM generano valore di business e rischi aziendali in egual misura. Le stesse capacità che rendono gli LLM potenti per automazione, supporto decisionale e interazione con i clienti li rendono anche obiettivi attraenti per avversari interessati a furto di dati, manipolazione dei sistemi o intelligence competitiva.

• La conformità normativa richiede governance dell’IA. L’AI Act dell’UE, le normative statali sull’IA e i requisiti specifici di settore impongono sempre più spesso documentazione, valutazione del rischio e controlli di sicurezza per i sistemi di intelligenza artificiale. Le organizzazioni che implementano LLM senza framework di governance rischiano sanzioni normative e fallimenti in sede di audit.
• I rischi di esposizione dei dati aumentano con l’accesso agli LLM. Quando si collega un LLM alle proprie knowledge base, database clienti o documenti interni, si creano percorsi per esfiltrazione di dati che bypassano i controlli DLP tradizionali. Un singolo prompt injection riuscito può estrarre informazioni su cui il modello è stato addestrato o a cui ha accesso tramite integrazioni RAG.
• La proprietà intellettuale è esposta a nuovi vettori di furto. Concorrenti o attori statali possono estrarre i vostri modelli proprietari tramite query sistematiche alle API, rubando mesi di investimenti nello sviluppo tramite attacchi di estrazione del modello. I modelli ottimizzati che contengono la vostra expertise di dominio diventano obiettivi di spionaggio industriale.
• La continuità operativa dipende dall’integrità del modello. Le organizzazioni si affidano sempre più agli LLM per il servizio clienti, la generazione di codice e l’automazione dei processi aziendali. Data poisoning o manipolazione del modello possono degradare le prestazioni, introdurre errori o causare comportamenti imprevedibili senza indicatori evidenti di compromissione.

Questi rischi aziendali determinano i componenti specifici che costituiscono un’architettura di sicurezza LLM completa.

Componenti fondamentali della sicurezza degli LLM

L’architettura di sicurezza degli LLM richiede sei domini di controllo fondamentali che coprono l’intero ciclo di vita dell’IA.

• Validazione e filtraggio degli input blocca i tentativi di prompt injection prima che raggiungano il modello. Questo affronta la principale vulnerabilità LLM secondo OWASP, richiedendo controlli defense-in-depth su più livelli di rilevamento.
• Validazione degli output e Data Loss Prevention analizza ogni risposta del modello per individuare divulgazione di informazioni sensibili, inclusa la fuoriuscita di PII, estrazione di dati proprietari e rivelazione di prompt di sistema. Gli avversari estraggono dati di addestramento riservati tramite le risposte del modello, creando rischi di esfiltrazione paragonabili alle violazioni di database.
• Sicurezza della supply chain protegge componenti di modello di terze parti, plugin e fonti di dati di addestramento verificando la provenienza del modello e monitorando le dipendenze IA. Secondo le linee guida NSA, i componenti di terze parti creano superfici di attacco che richiedono attenzione.
• Protezione dei dati di addestramento previene attacchi di data poisoning che corrompono il modello alla fonte tramite controlli di accesso e monitoraggio comportamentale. La ricerca MITRE ATLAS identifica il data poisoning come particolarmente pericoloso perché i pattern malevoli vengono incorporati direttamente nei pesi del modello.
• Sicurezza dei database vettoriali garantisce l’isolamento dei tenant nei sistemi Retrieval Augmented Generation (RAG) applicando controlli di accesso a livello di embedding, cifrando i vettori e monitorando le ricerche di similarità per comportamenti anomali. L’aggiornamento OWASP 2025 identifica le debolezze di vettori ed embedding (LLM08) come vulnerabilità critica in cui embedding di un’organizzazione possono essere recuperati involontariamente in risposta a query di un’altra istanza LLM.
• Sicurezza delle API e rate limiting previene attacchi di replica funzionale del modello in cui gli avversari interrogano l’API del vostro LLM per generare dati di addestramento sintetici. Si implementano autenticazione forte, rate limiting e analisi dei pattern di query per identificare tentativi di estrazione sistematica.

Questi componenti proteggono il ciclo di vita dell’IA dallo sviluppo alla produzione. La sicurezza di prompt, input e output merita un’analisi più approfondita perché rappresenta il principale livello di difesa in fase di runtime.

Proteggere prompt, input e output

La sicurezza runtime per gli LLM si concentra su tre punti di controllo: i prompt di sistema che definiscono il comportamento del modello, gli input degli utenti che guidano le interazioni e gli output che raggiungono gli utenti finali o i sistemi downstream.

• La protezione dei prompt di sistema impedisce agli attaccanti di estrarre o sovrascrivere le istruzioni core del vostro LLM. Il prompt di sistema contiene logica di business, confini di accesso e vincoli comportamentali che gli avversari mirano a compromettere tramite prompt injection. Implementate tecniche di hardening dei prompt che resistano ai tentativi di estrazione, utilizzate canali di istruzione separati dove architettonicamente possibile e monitorate gli output che rivelano contenuti del prompt di sistema.
• La validazione degli input deve affrontare sia minacce sintattiche che semantiche. La sanitizzazione tradizionale degli input rileva injection di codice e violazioni di formato, ma gli input degli LLM richiedono analisi semantica per identificare tentativi di override delle istruzioni nascosti nel linguaggio naturale. Implementate filtri multilivello che combinano pattern matching per firme di attacco note, rilevamento di anomalie per pattern di query insoliti e modelli classificatori addestrati a identificare prompt avversari. Il OWASP Top 10 per LLM raccomanda di trattare tutti gli input utente come potenzialmente ostili e di implementare controlli defense-in-depth.
• La scansione degli output intercetta la divulgazione di informazioni sensibili prima che le risposte raggiungano gli utenti. Il layer di validazione degli output deve rilevare fuoriuscita di PII, esposizione di dati proprietari, rivelazione di prompt di sistema e generazione di contenuti dannosi. Implementate scansioni in tempo reale che blocchino risposte contenenti informazioni riservate, monitorino pattern di estrazione di dati di addestramento e applichino policy sui contenuti senza degradare l’esperienza utente.
• La sicurezza della finestra di contesto affronta i rischi delle conversazioni multi-turno. Gli LLM mantengono il contesto tra le interazioni, creando opportunità per gli attaccanti di manipolare gradualmente il comportamento del modello tramite steering conversazionale. Implementate limiti di lunghezza del contesto, isolamento delle sessioni e monitoraggio comportamentale che rilevi deviazioni dai pattern di risposta attesi durante la conversazione.

Questi controlli runtime rappresentano il livello di difesa più attivo contro l’abuso degli LLM. La loro combinazione con i componenti architetturali più ampi crea una difesa stratificata che gli strumenti di sicurezza tradizionali non possono eguagliare. Questi controlli producono miglioramenti di sicurezza misurabili che giustificano l’investimento nell’implementazione.

Vantaggi chiave della sicurezza degli LLM

Implementando insieme filtraggio degli input, validazione degli output e sicurezza della supply chain, si ottengono vantaggi misurabili che giustificano l’investimento in difese IA specializzate.

Si prevengono violazioni di dati critici per il business bloccando la fuoriuscita di informazioni sensibili tramite gli output del modello. Gli avversari estraggono PII, segreti commerciali o informazioni aziendali proprietarie tramite query avversarie, e i controlli di validazione degli output fermano questi rischi di divulgazione.

• Si proteggono gli investimenti in proprietà intellettuale nello sviluppo dei modelli prevenendo attacchi di estrazione tramite query e bloccando il furto diretto tramite infrastrutture compromesse. Il furto del modello crea svantaggio competitivo e abilita attacchi secondari in cui i modelli rubati vengono analizzati offline per scoprire vulnerabilità.
• Si mantiene l’integrità e l’affidabilità del modello prevenendo data poisoning e inserimento di backdoor. Gli attacchi di data poisoning incorporano trigger nascosti tramite dati di addestramento corrotti, mentre l’implementazione di controlli protegge dall’esfiltrazione di dati e mantiene l’affidabilità del modello durante tutto il ciclo di vita dell’IA.
• Si riduce il carico di lavoro del team di sicurezza implementando controlli che intercettano minacce specifiche degli LLM che gli strumenti tradizionali non rilevano affatto. Invece di indagare su violazioni di dati dopo che l’estrazione del modello è riuscita, l’architettura di sicurezza previene gli attacchi in modo proattivo tramite filtraggio degli input e sicurezza della supply chain. Nelle MITRE ATT&CK Evaluations 2024, SentinelOne ha generato l’88% di alert in meno rispetto alla mediana di tutti i vendor valutati, raggiungendo il 100% di accuratezza nel rilevamento e riducendo il tempo di indagine da ore a secondi.
• Si implementano framework di governance degli LLM che offrono ai team di sicurezza visibilità su tutti i deployment IA tramite enforcement centralizzato delle policy e monitoraggio comportamentale. Si identifica l’uso di Shadow AI e lo si porta sotto governance, mentre i team di sviluppo ricevono framework sicuri che accelerano il deployment invece di bloccare l’innovazione.

Nonostante questi vantaggi, le organizzazioni affrontano ostacoli significativi nell’implementazione dei controlli di sicurezza per gli LLM.

Sfide e limiti della sicurezza degli LLM

I team di sicurezza aziendali affrontano ostacoli fondamentali nella protezione dei deployment LLM. Gli strumenti e i processi di sicurezza tradizionali non possono affrontare adeguatamente queste sfide.

• Gli strumenti di sicurezza tradizionali non sono compatibili a livello architetturale con i requisiti di sicurezza IA. I SIEM, SOAR e le piattaforme DLP esistenti non sono progettati per gestire scoring di minacce probabilistico, monitoraggio del ciclo di vita dei modelli IA o rilevamento di attacchi avversari. Le organizzazioni faticano a consolidare le capacità IA su stack di strumenti frammentati, impedendo l’ingestione coerente e di alta qualità dei dati richiesta dai sistemi AI/ML.
• Nuove superfici di attacco emergono più rapidamente di quanto maturino i controlli difensivi . L’ aggiornamento OWASP 2025 ha aggiunto le debolezze di vettori ed embedding come categoria di vulnerabilità distinta perché i sistemi Retrieval Augmented Generation (RAG) in ambienti multi-tenant presentano sfide di sicurezza irrisolte. Attori malevoli potrebbero manipolare o dirottare sistemi AI agentici non protetti per eseguire attività dannose.

Queste sfide si manifestano spesso come errori di implementazione prevedibili che espongono le organizzazioni a violazioni evitabili.

Errori comuni nella sicurezza degli LLM

Le organizzazioni che implementano LLM ripetono errori prevedibili che le espongono a violazioni e non conformità evitabili. Gli errori più frequenti includono:

• Trattare gli LLM come applicazioni standard senza proteggere la supply chain. I firewall perimetrali e la validazione tradizionale degli input offrono una protezione di base, ma devono essere integrati con controlli specifici per LLM, tra cui prevenzione del prompt injection, sicurezza della supply chain per i componenti IA e monitoraggio comportamentale runtime. Le organizzazioni scaricano modelli foundation senza verificarne le firme crittografiche o condurre assessment di sicurezza. Secondo OWASP LLM03:2025, modelli pre-addestrati, dati di addestramento e plugin possono costituire la base per attacchi.
• Trascurare la validazione degli output, consentendo la divulgazione di informazioni sensibili tramite le risposte del modello. I team implementano il filtraggio degli input per fermare il prompt injection ma non analizzano gli output per fuoriuscita di PII o estrazione di dati proprietari.
• Implementare senza framework di governance, creando lacune di accountability e fallimenti di conformità. Le organizzazioni non dispongono di policy di utilizzo accettabile dell’IA, procedure di risposta agli incidenti per attacchi specifici IA o monitoraggio della conformità normativa.
• Fidarsi eccessivamente delle risposte autonome, portando gli analisti a perdere la situational awareness e creando scenari in cui non possono sovrascrivere automazioni fallite.
• Ignorare la sicurezza dei database vettoriali nelle implementazioni RAG, creando fuoriuscite di dati tra tenant.

Evitare questi errori richiede l’adozione di pattern di implementazione comprovati tratti da framework di sicurezza autorevoli.

Best practice per la sicurezza degli LLM

Implementate questi controlli di sicurezza lungo tutto il ciclo di vita degli LLM per proteggervi dalle vulnerabilità documentate da OWASP, NIST e linee guida governative.

• Implementate la validazione degli input e il filtraggio dei prompt come controllo di base. Applicate il filtraggio dei contenuti su tutti gli input utente, pattern matching per firme di attacco note e  rilevamento comportamentale delle minacce per identificare tentativi di override delle istruzioni. Secondo OWASP LLM01:2025, il prompt injection rappresenta il rischio di sicurezza n.1 per le applicazioni LLM e richiede controlli defense-in-depth su più livelli, inclusa la validazione degli output e la valutazione continua delle vulnerabilità.
• Stabilite una validazione completa degli output analizzando ogni risposta del modello per divulgazione di informazioni sensibili. Implementate controlli di Data Loss Prevention (DLP) che blocchino fuoriuscita di PII, estrazione di dati proprietari e rivelazione di prompt di sistema prima della consegna agli utenti.
• Implementate la sicurezza della supply chain per i componenti IA mantenendo una Software Bill of Materials (SBOM) per tutte le dipendenze, verificando le firme crittografiche su modelli e dataset prima del deployment e monitorando le pipeline MLOps per anomalie. Secondo le linee guida NSA, i componenti di terze parti creano superfici di attacco che richiedono attenzione.
• Applicate la sicurezza dei database vettoriali nei sistemi RAG tramite isolamento rigoroso dei tenant. Applicate controlli di accesso a livello di embedding per prevenire pattern di query cross-tenant, cifrate i vettori a riposo e in transito e monitorate le ricerche di similarità per comportamenti anomali. La classificazione di vulnerabilità OWASP LLM08 avverte che gli ambienti multi-tenant rischiano che embedding di un’organizzazione vengano recuperati in query di un’altra istanza LLM.
• Implementate Zero Trust architecture su tutta la pipeline IA. Applicate policy as code per enforcement autonomo della sicurezza, utilizzate la tokenizzazione per proteggere la PII senza sacrificare l’accuratezza del modello, implementate la micro-segmentazione isolando l’addestramento dagli ambienti di produzione e applicate la verifica continua eliminando la fiducia implicita in ogni fase della pipeline.
• Stabilite la governance dell’IA utilizzando la struttura NIST AI RMF. Mappate tutti i deployment LLM con i flussi di dati, misurate le superfici di attacco avversarie, implementate controlli difensivi e governate tramite framework di accountability che garantiscano principi etici dell’IA.

Oltre all’implementazione dei controlli, è necessaria visibilità continua su come vengono utilizzati e potenzialmente abusati i vostri LLM.

Monitoraggio e rilevamento dell’abuso degli LLM

Una sicurezza efficace degli LLM richiede monitoraggio continuo che rilevi pattern di abuso che gli strumenti di sicurezza tradizionali non possono identificare. La strategia di monitoraggio deve affrontare sia attacchi esterni che uso improprio interno.

• Stabilite baseline comportamentali per l’uso normale degli LLM. Tracciate pattern di query, caratteristiche delle risposte e consumo di risorse durante le operazioni normali. Deviazioni da queste baseline segnalano potenziali attacchi o abusi. Aumenti improvvisi del volume di query, strutture di prompt insolite o esplorazione sistematica dei limiti del modello indicano tentativi di ricognizione o estrazione.
• Monitorate gli indicatori di prompt injection. Cercate query contenenti linguaggio simile a istruzioni, tentativi di riferimento o modifica dei prompt di sistema, richieste di cambio ruolo o input che cercano di stabilire nuovi contesti comportamentali. Il pattern matching rileva firme di attacco note mentre il rilevamento di anomalie identifica nuove tecniche di injection.
• Tracciate i pattern di esfiltrazione dei dati. Gli attacchi di estrazione del modello interrogano sistematicamente il vostro LLM per ricostruirne le capacità. Monitorate volumi elevati di query da singole fonti, input progettati per ottenere dati di addestramento o pattern di risposta che suggeriscono attacchi di membership inference. Implementate rate limiting e analisi delle query che identifichino campagne di estrazione.
• Rilevate uso non autorizzato e Shadow AI. I dipendenti possono collegare servizi LLM non approvati ai dati aziendali o utilizzare LLM autorizzati in modi che violano le policy di gestione dei dati. Monitorate il traffico API, tracciate i pattern di autenticazione e implementate strumenti di discovery che identifichino integrazioni LLM nell’ambiente.
• Registrate in modo completo per l’analisi forense. Conservate input delle query, output del modello, identità utente, timestamp e informazioni di contesto. In caso di incidenti, servono audit trail completi che supportino l’indagine e dimostrino la conformità. Assicuratevi che la registrazione non crei a sua volta rischi di esposizione dei dati proteggendo adeguatamente lo storage dei log.

Queste capacità di monitoraggio diventano ancora più critiche quando gli LLM operano in modelli di deployment cloud e basati su API.

Sicurezza degli LLM in deployment cloud e basati su API

Gli LLM ospitati in cloud e i modelli di accesso tramite API introducono considerazioni di sicurezza distinte rispetto ai deployment on-premises. L’architettura di sicurezza deve affrontare i confini di responsabilità condivisa, i rischi di esposizione delle API e l’isolamento multi-tenant.

• Comprendete il modello di responsabilità condivisa per i servizi LLM. Quando si utilizzano API LLM di terze parti da provider come OpenAI, Anthropic o Google, la responsabilità della sicurezza è divisa tra provider e cliente. Il provider protegge l’infrastruttura del modello, ma resta a voi la responsabilità di validazione degli input, gestione degli output, controlli di accesso e protezione dei dati. Una comprensione errata di questi confini crea lacune di sicurezza.
• Mettete in sicurezza le integrazioni API contro le vulnerabilità comuni. Le API LLM affrontano le stesse minacce delle API tradizionali più attacchi specifici dell’IA. Implementate autenticazione forte, applicate il principio del minimo privilegio, validate tutti gli input prima della trasmissione e analizzate tutti gli output prima dell’uso. Proteggete le chiavi API tramite gestione dei segreti invece di inserirle nel codice. Secondo le linee guida CISA, dovreste inviare dati sanitizzati a sistemi IA separati e sicuri invece di incorporare modelli opachi direttamente in loop critici per la sicurezza.
• Affrontate l’isolamento multi-tenant nei servizi cloud LLM. L’infrastruttura condivisa crea potenziale per fuoriuscite di dati tra tenant, soprattutto nelle implementazioni RAG dove i database vettoriali potrebbero non applicare un isolamento rigoroso. Verificate i controlli di separazione dei tenant del provider, implementate ulteriore isolamento a livello applicativo e monitorate eventuali segnali di fuoriuscita di dati tra tenant.
• Proteggete i dati in transito e a riposo. Cifrate tutte le comunicazioni con le API LLM tramite TLS. Comprendete dove risiedono i vostri dati dopo la trasmissione, se i provider conservano prompt o output e come vengono gestiti i dati di addestramento. Molte organizzazioni richiedono garanzie di residenza dei dati o opt-out dall’addestramento del modello sui propri dati.
• Implementate ridondanza e failover per la disponibilità. I servizi cloud LLM possono subire interruzioni. Progettate l’architettura con degradazione controllata, provider alternativi o capacità di fallback che mantengano le operazioni durante le interruzioni di servizio senza compromettere i controlli di sicurezza.

L’implementazione di queste pratiche di sicurezza cloud e API su scala enterprise richiede infrastrutture progettate appositamente per i carichi di lavoro IA. SentinelOne fornisce la piattaforma autonoma per operazionalizzare questi controlli, mentre Prompt Security, una società SentinelOne, offre protezione model-agnostic progettata specificamente per i deployment LLM.

Come SentinelOne aiuta a proteggere gli LLM

Prompt Security, una società SentinelOne, fornisce sicurezza runtime per large language model a livello applicativo e di interazione. Protegge da minacce specifiche degli LLM come prompt injection e jailbreak, denial-of-wallet, fuoriuscita di dati ed esecuzione non autorizzata di agent o tool. Ispezionando ogni prompt, risposta e chiamata di tool in-line, Prompt Security offre ai team di sicurezza visibilità in tempo reale su come vengono utilizzati gli LLM, quali dati vengono condivisi e come si comportano i modelli in produzione. La piattaforma è model-agnostic, protegge il traffico verso i principali provider LLM tra cui OpenAI, Anthropic e Google, oltre a modelli self-hosted, applicando controlli basati su policy per prevenire output dannosi, non conformi o non in linea con il brand.

Singularity Cloud Security include AI-Security Posture Management (AI-SPM) che configura controlli sui servizi IA e scopre pipeline e modelli IA in tutta l’infrastruttura. Quando gli avversari prendono di mira ambienti di addestramento cloud-based e cluster di inferenza Kubernetes, Singularity Cloud Workload Security fornisce protezione runtime con motori AI comportamentali che valutano intenti e comportamenti malevoli nei workload. Si ottiene visibilità su ambienti containerizzati senza dipendenze dal kernel.

Singularity Identity protegge l’infrastruttura di identità con difese proattive e in tempo reale per Active Directory ed Entra ID. Quando gli attaccanti compromettono le credenziali per accedere agli ambienti di sviluppo IA, si blocca il movimento laterale e si risponde agli attacchi in corso con una protezione olistica dell’identità.

Purple AI accelera le indagini quando i controlli di sicurezza generano alert. Invece di correlare manualmente eventi tra i SIEM, Purple AI utilizza query in linguaggio naturale per cercare nei log, fornisce sintesi contestuali degli alert e suggerisce i prossimi passi per l’indagine. Gli early adopter riportano fino all’80% di velocità in più nelle attività di threat hunting e investigation.

La tecnologia Storyline monitora, traccia e contestualizza automaticamente i dati degli eventi per ricostruire gli attacchi in tempo reale. Correla eventi correlati senza analisi manuale, catturando ogni creazione di processo, connessione di rete e accesso a file in ordine cronologico. Si ottiene un contesto forense completo con mappatura automatica alle TTP MITRE ATT&CK.

Questi controlli vengono implementati senza aumentare il carico di lavoro del team di sicurezza. Il motore di risposta autonoma di SentinelOne blocca le minacce in pochi secondi offrendo la visibilità e le capacità di governance necessarie per i requisiti di conformità.

Scoprite come Prompt Security blocca in tempo reale prompt injection, data poisoning e azioni agentiche non autorizzate, e come SentinelOne estende questa protezione su cloud, identità e ambienti runtime. Richiedete una demo.

Key Takeaways

La sicurezza degli LLM richiede difese specializzate che gli strumenti di sicurezza tradizionali non possono offrire. Prompt injection, data poisoning e furto del modello sfruttano il modo in cui i large language model elaborano il linguaggio naturale, rendendo inefficaci il rilevamento basato su firme e le difese perimetrali. Le organizzazioni che implementano sistemi IA devono adottare controlli defense-in-depth che coprano validazione degli input, scansione degli output, verifica della supply chain, protezione dei dati di addestramento e isolamento dei database vettoriali. L’OWASP Top 10 per LLM, il NIST AI RMF e le linee guida NSA forniscono framework per costruire queste capacità in modo sistematico.

Proteggere l’infrastruttura IA richiede lo stesso rigore di sicurezza dei sistemi finanziari. Sono necessari AI comportamentale che identifichi pattern anomali nell’inferenza del modello, protezione dell’identità che blocchi attacchi basati su credenziali agli ambienti MLOps e risposta autonoma che contenga le minacce prima che gli avversari estraggano dati di addestramento o corrompano i pesi del modello. La Singularity Platform di SentinelOne, combinata con le protezioni specifiche per LLM di Prompt Security, offre queste capacità tramite un’architettura unificata che blocca le minacce IA senza aumentare il carico di lavoro degli analisti.

Domande frequenti

Che cos'è la sicurezza degli LLM?

La sicurezza degli LLM comprende i controlli specializzati, i processi e i framework progettati per proteggere i large language model dagli attacchi avversari durante tutto il loro ciclo di vita. Questo include la validazione degli input per bloccare la prompt injection, la scansione degli output per prevenire la perdita di dati, la verifica della supply chain dei componenti del modello, la protezione dei dati di addestramento contro attacchi di poisoning e l’isolamento dei database vettoriali nei sistemi RAG. 

Questi controlli affrontano vulnerabilità che gli strumenti di sicurezza tradizionali non possono bloccare perché gli LLM elaborano linguaggio naturale invece di codice strutturato.

Perché la sicurezza degli LLM è importante per le aziende?

Le aziende affrontano rischi unici quando implementano LLM, poiché questi modelli spesso si collegano a dati sensibili, informazioni sui clienti e sistemi critici per il business. Un attacco riuscito può esporre informazioni proprietarie, violare requisiti normativi, danneggiare la fiducia dei clienti o consentire ulteriori compromissioni della rete. 

L’EU AI Act e le normative emergenti impongono controlli di sicurezza per i sistemi di intelligenza artificiale, rendendo la sicurezza degli LLM un requisito di conformità. Le organizzazioni sono inoltre esposte al furto di proprietà intellettuale tramite attacchi di estrazione del modello che replicano mesi di investimenti nello sviluppo.

Come sfruttano gli attaccanti gli LLM?

Gli aggressori sfruttano i LLM attraverso diversi vettori principali. La prompt injection utilizza input appositamente creati per sovrascrivere le istruzioni di sistema e far eseguire al modello azioni non autorizzate. L’avvelenamento dei dati corrompe i dati di addestramento per inserire backdoor o degradare le prestazioni del modello. 

L’estrazione del modello interroga sistematicamente un LLM per ricostruirne le capacità, sottraendo modelli proprietari. L’estrazione dei dati di addestramento recupera informazioni sensibili che il modello ha memorizzato durante l’addestramento. Il jailbreaking aggira le misure di sicurezza per generare contenuti dannosi. La prompt injection indiretta nasconde istruzioni malevole in fonti di dati esterne elaborate dal LLM.

Quali sono i casi d'uso più comuni degli LLM nelle aziende?

Le aziende implementano LLM in molteplici funzioni aziendali. I chatbot per il servizio clienti gestiscono le richieste di supporto e riducono i tempi di risposta. Gli assistenti per la generazione di codice accelerano lo sviluppo software e la revisione del codice. Gli strumenti di analisi dei documenti estraggono informazioni da contratti, report e dati non strutturati. I sistemi di gestione della conoscenza rendono l’expertise istituzionale ricercabile e accessibile. 

La generazione di contenuti automatizza testi di marketing, report e comunicazioni. Gli assistenti di ricerca riassumono la letteratura e identificano informazioni rilevanti. Ogni caso d’uso introduce specifiche considerazioni di sicurezza in base ai dati accessibili e alle azioni che l’LLM può eseguire.

Qual è la vulnerabilità di sicurezza più critica degli LLM?

La prompt injection si classifica come la vulnerabilità n. 1 nell’OWASP Top 10 per LLM perché consente agli attaccanti di sovrascrivere le istruzioni di sistema e bypassare i controlli di sicurezza tramite input in linguaggio naturale appositamente creati. Questo si manifesta tramite injection diretta (input utente malevoli) e injection indiretta (fonti di dati esterne compromesse elaborate dal tuo LLM). 

È necessario implementare il filtraggio degli input, la validazione delle prompt e la scansione degli output per bloccare attacchi di estrazione e azioni non autorizzate.

In cosa differisce la sicurezza degli LLM dalla sicurezza applicativa tradizionale?

La sicurezza LLM affronta gli attacchi di machine learning avversario che i controlli tradizionali non possono fermare. Questi includono l'avvelenamento dei dati che corrompe l'addestramento del modello, l'inferenza di appartenenza che estrae dati di addestramento e gli esempi avversari che ingannano i confini decisionali del modello. 

Sono necessari controlli specializzati per la sicurezza della supply chain che coprano la provenienza del modello, l'isolamento del database vettoriale per prevenire la contaminazione tra tenant e il monitoraggio comportamentale per tracciare la deriva delle prestazioni del modello che può indicare una possibile compromissione.

Gli strumenti SIEM e SOAR esistenti possono proteggere efficacemente gli LLM?

Gli strumenti di sicurezza tradizionali non dispongono delle capacità architetturali per la protezione degli LLM. Non possono stabilire baseline comportamentali per i pattern di inferenza dei modelli ML, riconoscere il data poisoning nelle pipeline di training o monitorare i tentativi di  prompt injection. 

Sono necessari controlli di sicurezza AI specializzati che integrino, e non sostituiscano, l'infrastruttura esistente.

Quali framework dovrebbero guidare l'implementazione della sicurezza degli LLM in azienda?

L' OWASP Top 10 fornisce la prioritizzazione delle vulnerabilità, il NIST AI Risk Management Framework stabilisce la governance attraverso le funzioni Map-Measure-Manage-Govern, e le linee guida CISA definiscono i principi di distribuzione critici per la sicurezza. 

Implementa questi framework attraverso una progressione graduale della maturità: controlli di base (validazione input/output), capacità intermedie (sicurezza della supply chain e protezione dei dati di addestramento) e protezioni avanzate (implementazione completa di AI-SPM e sicurezza dei database vettoriali).

Come affrontano le organizzazioni il gap di competenze nella sicurezza AI?

Il divario di competenze è bidirezionale. Gli analisti di sicurezza non possiedono l’esperienza in data science necessaria per configurare e interpretare i sistemi AI/ML, mentre i data scientist mancano delle conoscenze nel dominio della cybersecurity per comprendere i contesti delle minacce e implementare adeguati controlli di sicurezza. 

Affronta questo problema tramite programmi di formazione che sviluppano competenze ibride sia in  cybersecurity che in machine learning, collaborazioni con fornitori di sicurezza per comprendere i contesti delle minacce AI e implementazione di sistemi di monitoraggio continuo che aiutano i team a individuare e rispondere ai rischi di sicurezza specifici dell’AI senza richiedere competenze AI specialistiche.