Durata

24 ore
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Metodologia didattica

Presenza, Aula Virtuale

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Attestato

Attestato di Frequenza e Profitto

L’integrazione dell’IA nei processi produttivi ha ulteriormente ampliato una superficie di attacco spesso già abbastanza fragile ed estesa. Questo corso tecnico esplora le frontiere della AI Security, analizzando come gli hacker manipolano gli input attraverso la Prompt Injection o corrompono i dataset di addestramento.

Dalla modellazione delle minacce all’implementazione di Guardrail avanzati, i partecipanti impareranno a difendere i sistemi multi-agente e a garantire la protezione dei dati aziendali e degli utenti attraverso tecniche di crittografia statistica. Un percorso verticale per chi deve costruire sistemi IA che siano intrinsecamente conformi, sicuri e resistenti ad attacchi avversari.

A chi è rivolto il corso AI Security & Technical Safety?

Il corso è rivolto a chi deve garantirne l’integrità strutturale dei sistemi di Intelligenza artificiale in azienda:

  • AI & Machine Learning Engineers che vogliono integrare la sicurezza nel ciclo di vita dei modelli.
  • Cybersecurity Architect & PenTester che devono evolvere le proprie competenze verso le vulnerabilità specifiche degli LLM.
  • CISO & Security Manager, per definire protocolli di difesa contro minacce di nuova generazione.
  • Sviluppatori Software Senior, che integrano API di GenAI in applicazioni enterprise e devono prevenire vulnerabilità applicative.

Programma didattico

AI Threat Modeling & Vulnerabilità

  • Rischi per la sicurezza informatica dei sistemi IA
  • Adversarial Attacks: tecniche di evasione, data poisoning ed estrazione del modello.
  • Sistemi IA per la modellazione delle minacce

Difesa degli LLM e Prompt Security

  • Prompt Injection & Jailbreak
  • Tool Misuse
  • Implementazione di Guardrail

Privacy Enhancing Technologies

  • Data Protection tecnica e Differential Privacy
  • Federated Learning
  • Synthetic Data Generation.

Sicurezza nei Sistemi Multi-Agente

  • Panoramica framework multi-agente: analisi della superficie di attacco in AutoGen, OpenAI Swarm e LlamaIndex Agents.
  • Rischi di escalation e cooperazione
  • Agent Evaluation & Red Teaming

Obiettivi del corso

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

  • Identificare e mitigare attacchi di tipo Prompt Injection e Adversarial Machine Learning.
  • Configurare sistemi di monitoraggio e filtri (Guardrail) per validare l’output dei modelli generativi.
  • Applicare tecniche di Differential Privacy e Federated Learning in pipeline di produzione.
  • Eseguire sessioni di AI Red Teaming per testare la vulnerabilità di agenti autonomi.
  • Progettare architetture multi-agente sicure, limitando i privilegi di accesso ai tool e prevenendo l’escalation involontaria.

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    Formazione finanziata

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    FAQ – Domande Frequenti

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    Puoi scegliere la formazione online, in presenza o blended. Per quanto riguarda la formazione online, mettiamo a disposizione la nostra piattaforma dedicata e conforme ai requisiti di monitoraggio dei Fondi Interprofessionali.

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    Certo: durante la sessione di allineamento, adeguiamo i contenuti formativi in base al livello di esperienza dei partecipanti, garantendo un percorso adatto sia ai principianti, sia agli esperti.

    Il programma didattico che trovi in questa pagina è solamente una traccia. Prima dell’avvio del corso, organizziamo una sessione di allineamento con il consulente che condurrà la formazione, per definire insieme un programma completamente personalizzato.

    Il percorso formativo si adatta alle tecnologie e alle piattaforme già in uso nella tua azienda. In caso di prima adozione, Kinetikon offre anche consulenza per la scelta della piattaforma, del linguaggio, del vendor o dello strumento più idoneo. Inoltre, la formazione è modulare e focalizzabile sugli argomenti in cui il tuo team necessita di approfondimenti specifici.

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