Ogni applicazione AI apre una superficie di attacco nuova, che gli strumenti di sicurezza tradizionali non coprono. Prompt injection, esfiltrazione di dati attraverso il contesto, abuso degli strumenti esposti agli agenti, jailbreak: sono rischi concreti, e con la diffusione degli agenti autonomi diventano critici.

Questo corso adotta il doppio punto di vista dell’attaccante e del difensore. I partecipanti imparano a individuare le vulnerabilità tipiche dei sistemi LLM in un ambiente di laboratorio controllato (red teaming) e, soprattutto, a progettare le difese: guardrail, validazione, isolamento e principio del privilegio minimo per agenti e MCP server.