Vai al contenuto
Pentest IA / LLM

Trova le falle del tuo LLM
prima che un attaccante lo faccia.

Valutazione offensiva sistematica di sistemi IA — OWASP LLM Top 10, prompt engineering avversariale e audit dell'infrastruttura. Evidenza riproducibile, classificazione AI-VRM e piano di remediation prioritizzato.

10/10Categorie OWASP LLM
4Fasi sistematiche
4 settDal kickoff al report
74%Aziende BR con LLM in produzione
$2.4MCosto medio di incidente IA
21Incidenti Promptware 2025–26
57%Attaccanti mantengono persistenza
Metodologia · 4 fasi

Dalla ricognizione alla classificazione del rischio

Ogni fase produce evidenza. Ogni evidenza alimenta la successiva — niente rework, niente assunzioni.

01
Ricognizione

Mappare la superficie del modello

Endpoint, system prompt, plugin, RAG e flusso dati — documentati prima del primo test.

outputsurface_map.json
02
OWASP LLM Top 10

Testare le dieci categorie

Prompt injection, output handling, data poisoning, model DoS — copertura sistematica e riproducibile.

outputfindings.md · 10/10
03
Infrastruttura

Verificare lo stack che sostiene il modello

Gateway, model serving, vector DB, segreti e isolamento — dove vive la maggior parte delle falle critiche.

outputstack_audit.log
04
Classificazione AI-VRM

Tradurre i risultati in decisioni

Severità, sfruttabilità e impatto sul business in una matrice che prioritizza cosa correggere per primo.

outputrisk_matrix.csv
Copertura completa

OWASP LLM Top 10 — testato, documentato, prioritizzato

Ogni categoria è esercitata con tecniche reali osservate negli incidenti 2025–26, con PoC riproducibile e classificazione di rischio AI-VRM.

LLM01

Prompt Injection

Attacchi diretti e indiretti che manipolano il comportamento, aggirano i guardrail o innescano azioni non volute.

directindirectrag
LLM02

Gestione Insicura dell'Output

Falle di validazione che portano a XSS, SSRF, esecuzione di codice o escalation in sistemi downstream.

xssssrfrce
LLM03

Avvelenamento del Training

Manipolazione di dati di pre-training, fine-tuning o embedding per introdurre bias o backdoor.

poisoningbackdoor
LLM04

Denial of Service del Modello

Operazioni intensive che degradano le prestazioni, gonfiano i costi o interrompono il servizio.

doscost
LLM05

Supply Chain

Modelli pre-addestrati, dataset, plugin ed estensioni di terze parti che introducono vulnerabilità.

3rd-partyplugins
LLM06

Divulgazione di Dati Sensibili

Esposizione di PII, segreti o system prompt tramite risposte o canali laterali.

piileaksystem-prompt
LLM07

Design Insicuro dei Plugin

Integrazioni di strumenti che consentono azioni non autorizzate o esecuzione di codice.

toolsauthz
LLM08

Agenzia Eccessiva

Sistemi con permessi o autonomia oltre lo scope previsto — sfruttabili per azioni arbitrarie.

autonomyscope
LLM09

Eccessiva Dipendenza

Fiducia negli output del LLM senza validazione — disinformazione, vulnerabilità, decisioni errate.

trustreview
LLM10

Furto di Modello

Estrazione, replicazione o esfiltrazione non autorizzata di modelli proprietari e pesi.

extractionip
Dal kickoff allo scorecard executive

Cosa ricevi alla fine

Niente report generici. Ogni deliverable è indirizzato al pubblico giusto — dal board all'ingegnere.

01
Executive

Riepilogo per il board

Analisi di impatto sul business, principali rischi ed esposizione finanziaria — in 2 pagine, linguaggio C-suite.

formatoboard_summary.pdf
02
Tecnico

Risultati con PoC

Ogni vulnerabilità con proof-of-concept riproducibile, log request/response e classificazione CVSS+AI-VRM.

formatofindings_full.md
03
Rischio

Matrice AI-VRM

Severità × sfruttabilità × impatto, con priorità P0/P1/P2 e SLA suggerito per categoria.

formatorisk_matrix.csv
04
Remediation

Piano 30/60/90

Azioni concrete per ogni finding, con owner, sforzo e finestra. Include un workshop di readout con il tuo team.

formatoremediation_plan.xlsx

Testa i tuoi sistemi IA prima degli attaccanti

Pianifica un pentest IA/LLM e ottieni una visione completa della tua superficie d'attacco — dalla prompt injection al furto del modello.

Richiedi pentest IA