Grazie per aver inviato la tua richiesta! Uno dei nostri team membri ti contatterà a breve.
Grazie per aver inviato il tuo prenotazione! Uno dei nostri team membri ti contatterà a breve.
Struttura del corso
Fondamenti: Modelli di Minaccia per l'Intelligenza Artificiale Agentica
- Tipi di minacce agentiche: abusi, escalation, fuga di dati e rischi nella supply chain
- Profili degli avversari e capacità degli attaccanti specifiche per gli agenti autonomi
- Mappatura di asset, confini di fiducia e punti di controllo critici per gli agenti
Governance, Politiche e Gestione del Rischio
- Framework di governance per i sistemi agentici (ruoli, responsabilità, gate di approvazione)
- Design delle politiche: uso accettabile, regole di escalation, trattamento dei dati e auditability
- Considerazioni sulla conformità e raccolta di evidenze per gli audit
Identità Non Umane e Autenticazione per gli Agenti
- Progettazione delle identità per gli agenti: account di servizio, JWT e credenziali a vita breve
- Modelli di accesso a privilegi minimi e credenzializzazione just-in-time
- Ciclo di vita delle identità, rotazione, delega e strategie di revoca
Controlli di Accesso, Segreti e Protezione dei Dati
- Modelli di controllo degli accessi granulari e pattern basati su capacità per gli agenti
- Gestione dei segreti, cifratura in transito e a riposo, e minimizzazione dei dati
- Protezione delle fonti di conoscenza sensibili e dei PII dall'accesso non autorizzato degli agenti
Osservabilità, Audit e Risposta agli Incidenti
- Design della telemetria per il comportamento degli agenti: tracciamento dell'intento, log dei comandi e provenienza
- Integrazione con SIEM, soglie di allerta e readiness forense
- Runbook e playbook per incidenti correlati agli agenti e contenimento
Red-Teaming dei Sistemi Agentici
- Pianificazione delle esercitazioni red-team: ambito, regole di ingaggio e failover sicuro
- Tecniche avversariali: prompt injection, abuso di tool, manipolazione della catena di ragionamento e abuso delle API
- Esecuzione di attacchi controllati e misurazione di esposizione e impatto
Hardening e Mitigazioni
- Controlli ingegneristici: throttle delle risposte, gating delle capacità e sandboxing
- Controlli di politica e orchestrazione: flussi di approvazione, human-in-the-loop e governance hook
- Difese a livello di modello e prompt: validazione degli input, canonicizzazione e filtri di output
Operazionalizzazione dei Deploy Sicuri di Agenti
- Pattern di deployment: staging, canary e rollout progressivo per gli agenti
- Controllo dei cambiamenti, pipeline di test e controlli di sicurezza pre-deployment
- Governance cross-funzionale: playbook per sicurezza, legale, prodotto e operazioni
Capstone: Esercitazione Red-Team / Blue-Team
- Esecuzione di un attacco red-team simulato contro un ambiente agentico in sandbox
- Difesa, rilevamento e rimedio come blue team utilizzando controlli e telemetria
- Presentazione dei risultati, piano di rimedio e aggiornamenti delle politiche
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
- Solide competenze in sicurezza informatica, amministrazione di sistemi o operazioni cloud
- Familiarità con i concetti di AI/ML e il comportamento dei grandi modelli linguistici (LLM)
- Esperienza nella gestione di identità e accesso (IAM) e nella progettazione di sistemi sicuri
Pubblico di Riferimento
- Ingegneri della sicurezza e red-teamers
- Ingegneri delle operazioni AI e piattaforme
- Responsabili della conformità e risk manager
- Leader tecnici responsabili del deployment di agenti
21 ore
Recensioni (1)
inventariare e identificare le diverse esposizioni al rischio nell'ambito dell'AI
Gary Cook - Cybersecurity and Information Technology Risk Division
Corso - Introduction to AI Trust, Risk, and Security Management (AI TRiSM)
Traduzione automatica