AI Security & Guardrails
Un sistema in produzione deve proteggere i dati, resistere a input malevoli e restare tracciabile in ogni decisione assistita.
Cosa include
Guardrail applicativi
Filtri su input e output, limiti sulle azioni, validazione delle risposte e gestione dei casi in cui il sistema deve chiedere conferma.
Difesa da prompt injection
Contenuti recuperati trattati come input non fidato, isolamento del system prompt e controllo delle istruzioni provenienti da fonti esterne.
Red teaming & adversarial testing
Test avversariali mirati a compromettere il sistema prima del rilascio in produzione, con revisione delle vulnerabilità emerse.
Audit trail & compliance
Tracciabilità di fonti, output, azioni e decisioni assistite, con allineamento a AI Act e requisiti normativi di settore.
Esempio concreto
Ogni contenuto recuperato da documenti, email o pagine esterne viene trattato come input non fidato, con isolamento delle istruzioni per resistere a tentativi di manipolazione; le azioni ad alto impatto restano comunque soggette a conferma umana, indipendentemente da quanto il sistema si sia dimostrato affidabile nei test.
Quando ha senso
- Un sistema di AI deve trattare dati sensibili o operare in un processo regolato dall’AI Act.
- Serve resistere a tentativi di manipolazione su contenuti recuperati da documenti, email o pagine esterne.
- Le azioni ad alto impatto devono restare soggette a conferma umana esplicita prima dell’esecuzione.
- Serve un collaudo di sicurezza — threat modeling e red teaming — prima del rilascio in produzione.