I Large Language Model stanno diventando componenti critici di infrastrutture aziendali. Non sono piu solo chatbot - sono agenti che eseguono codice, accedono a database, interagiscono con API. E come ogni componente che processa input e produce output, sono vulnerabili. Il penetration testing su AI e un campo che sta emergendo rapidamente, e ci lavoro attivamente.
Le classi di vulnerabilita nei sistemi LLM sono fondamentalmente diverse da quelle del software tradizionale. Prompt injection - far eseguire al modello istruzioni non previste inserendole nell'input utente. Data exfiltration - convincere il modello a rivelare dati del training o del contesto. Privilege escalation - far eseguire al modello azioni per cui non e autorizzato sfruttando la sua capacita di ragionamento.
Approccio metodologico
Il mio approccio al pentesting AI segue una metodologia strutturata. Prima: mapping della superficie - quali tool ha accesso il modello? Quale contesto vede? Quali azioni puo eseguire? Poi: testing dei confini - il modello rispetta i guardrail anche quando riceve input adversarial? Infine: test di integrazione - come interagiscono le vulnerabilita del modello con quelle dell'infrastruttura circostante?
Un esempio concreto dalla mia esperienza: un sistema che usava un LLM per processare email di supporto e generare risposte automatiche. L'LLM aveva accesso al database clienti per personalizzare le risposte. Un'email crafted con la giusta prompt injection poteva convincere il modello a includere nella risposta dati di altri clienti. Il bug non era nel modello in se - era nell'architettura che dava al modello troppo accesso senza adeguata sanitizzazione dell'input.
La lezione piu importante: la sicurezza dei sistemi AI non e un problema di AI - e un problema di architettura. I principi classici di sicurezza - least privilege, input validation, output sanitization, defense in depth - si applicano perfettamente. Cambiano i vettori di attacco, non i principi di difesa.
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