Contattataci

Struttura del corso

Implementazione offline di EXO

  • Utilizzo della variabile EXO_OFFLINE per impedire l'accesso a Internet durante il runtime.
  • Caricamento preventivo dei modelli nelle directory EXO_MODELS_READ_ONLY_DIRS tramite mirror interni affidabili.
  • Verifica dell'integrità dei pesi del modello con checksum SHA-256 e carte dei modelli firmate digitalmente.
  • Esecuzione di EXO in reti isolata (air-gapped) senza dipendenze da HuggingFace.

Controllo degli accessi al dashboard e alle API

  • Installazione e configurazione di proxy inversi (nginx, Caddy) con terminazione TLS.
  • Implementazione del controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC) per il dashboard EXO e l'API REST.
  • Utilizzo del Portachiavi macOS o di pass su Linux per memorizzare i segreti necessari all'autenticazione API.
  • Restrizione degli endpoint amministrativi a specifici intervalli di IP sorgente.

Isolamento dei cluster e sicurezza di rete

  • Segmentazione dei cluster EXO utilizzando EXO_LIBP2P_NAMESPACE e VLAN.
  • Configurazione dei firewall host (firewall applicazioni macOS, iptables, nftables) per le porte di EXO.
  • Prevenzione della scoperta di dispositivi non autorizzati e dell'iniezione di nodi malevoli.
  • Crittografia del traffico libp2p tra i nodi quando RDMA non è disponibile.

Governance dei modelli e provenienza

  • Creazione di un registro interni dei modelli con elenchi approvati e metadati.
  • Tagging e versioning dei pesi quantizzati (4-bit, 8-bit) insieme ai checkpoint sorgente.
  • Imposizione del caricamento esclusivo di repository HuggingFace specifici o artefatti interni.
  • Documentazione della lignaggio dei modelli, dei termini di licenza e delle policy di utilizzo accettabile.

Audit logging e conformità

  • Configurazione dell'inoltro dei log EXO verso tracce di audit immutabili (SIEM, storage WORM).
  • Correlazione dei log delle chiamate API con l'identità utente e il timestamp.
  • Cattura degli eventi di creazione, eliminazione del modello e richieste di inferenza.
  • Generazione di report periodici di conformità per auditor interni ed esterni.

Modellazione delle minacce e risposta agli incidenti

  • Identificazione delle minacce: fuoriuscita di dati attraverso gli output del modello, iniezione di prompt, fughe laterali (side-channel leaks).
  • Implementazione di pipeline di monitoraggio dei prompt e filtraggio dei contenuti.
  • Creazione di runbook per la risposta agli incidenti in scenari di compromissione dei cluster.
  • Isolamento dei nodeti interessati, preservazione dei log forensi e ricostruzione di ambienti puliti.

Sicurezza fisica e confini hardware

  • Rendere sicure le porte Thunderbolt contro connessioni cavi RDMA non autorizzate.
  • Utilizzo di enclave sicure e attestazione hardware Apple Silicon ove applicabile.
  • Controllo dell'accesso fisico ai Mac in cluster e allo storage condiviso.
  • Documentazione del ciclo di vita dell'hardware e delle procedure di dismissione.

Considerazioni normative

  • Mappatura delle implementazioni EXO rispetto a GDPR, HIPAA e SOC 2.
  • Mantenimento della residenza dei dati mantenendo l'inferenza on-premise.
  • Documentazione dei rischi della catena di fornitura dei fornitori (MLX, EXO, pesi dei modelli).
  • Predisposizione ai framework di governance AI come l'articolo 53 dell'EU AI Act.

Requisiti

  • Esperienza con EXO o un altro runtime LLM locale
  • Conoscenza dei permessi del filesystem Unix e degli ACL di rete
  • Consapevolezza della gestione dei certificati TLS/SSL e dei concetti base della crittografia

Destinatari

  • Ingegneri della sicurezza
  • Addetti alla conformità normativa
  • Amministratori dell'infrastruttura AI che gestiscono dati sensibili
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

Recensioni (1)

Corsi in Arrivo

Categorie relative