Corso Agentic AI Security

L’Agentic AI Security è l’insieme di pratiche, modelli e strategie di mitigazione dedicate alla sicurezza dei sistemi AI agentici: LLM, agenti autonomi, sistemi multi-agente e soluzioni AI che interagiscono con dati, strumenti e processi aziendali. A differenza della sicurezza del software tradizionale, l’Agentic AI Security si occupa di rischi specifici dell’AI agentica come prompt injection, jailbreak, data leakage, poisoning, supply chain attacks e problemi legati all’eccessiva autonomia degli agenti, che emergono quando l’AI prende decisioni, usa strumenti e opera in ambienti reali. L’obiettivo non è solo prevenire attacchi, ma progettare sistemi AI più robusti, controllabili e affidabili fin dalla fase di design, pronti per la produzione.

Perché l’AI non è più solo un modello che genera testo, ma un sistema autonomo che accede a dati, usa tool, chiama API e interagisce con processi aziendali reali. Quando LLM e agenti AI entrano in produzione, le superfici di attacco cambiano radicalmente rispetto al software tradizionale: prompt injection, data leakage, poisoning, abuso di autonomia e supply chain attacks sono già problemi concreti, non scenari teorici.

Avere competenze in Agentic AI Security significa:

• comprendere dove e perché un sistema AI è vulnerabile
• anticipare i rischi prima che diventino incidenti
• progettare soluzioni AI affidabili, controllabili e sicure

Oggi questa competenza fa la differenza tra chi costruisce demo e chi sviluppa prodotti AI realmente utilizzabili in azienda.

Il prompt injection è una classe di vulnerabilità tipica dei sistemi basati su LLM in cui un input controllato dall’utente o da una fonte esterna manipola il comportamento del modello, inducendolo a ignorare istruzioni di sistema, rivelare informazioni sensibili o compiere azioni non previste.

Nei sistemi agentici il rischio è amplificato:
un prompt malevolo può essere iniettato indirettamente tramite documenti, dati, tool, API o contenuti recuperati da un sistema RAG, influenzando il ragionamento dell’agente senza passare da un’interazione diretta.

Il prompt injection non è un semplice errore di input validation:
è un problema strutturale legato a come gli LLM interpretano istruzioni e contesto, e richiede strategie di mitigazione architetturali, non solo filtri sul testo.

Le classi di vulnerabilità sono categorie che raggruppano tipi ricorrenti di debolezze presenti in un sistema, sulla base del loro meccanismo di funzionamento e degli effetti che possono produrre.

Nel contesto dei sistemi AI e agentici, parlare di classi di vulnerabilità significa andare oltre il singolo bug e comprendere pattern strutturali di rischio che si ripetono in architetture diverse, indipendentemente dal modello o dal framework utilizzato.

Identificare le classi di vulnerabilità permette di analizzare un sistema in modo sistematico, anticipare i rischi e progettare strategie di mitigazione più efficaci, invece di intervenire solo quando emerge un singolo problema.

L’OWASP Top 10 for LLMs è un framework di riferimento che identifica le dieci principali classi di rischio legate all’uso dei Large Language Models in applicazioni reali.

Nasce come estensione dei principi OWASP applicati alla sicurezza del software, ma è pensato specificamente per affrontare le vulnerabilità introdotte dai sistemi basati su LLM, come prompt injection, data leakage, poisoning, improper output handling e problemi di controllo dell’autonomia.

Nel corso, l’OWASP Top 10 viene utilizzato come modello di analisi del rischio, estendendone i concetti oltre i singoli modelli linguistici, verso sistemi agentici.

La sicurezza del software tradizionale si basa su sistemi deterministici: il codice esegue istruzioni precise, con flussi prevedibili, input ben definiti e confini chiari tra ciò che è consentito e ciò che non lo è.

Gli agenti AI, invece, introducono un paradigma completamente diverso.

Un sistema agentico:

• interpreta istruzioni in linguaggio naturale
• prende decisioni in modo probabilistico
• costruisce piani d’azione dinamici
• utilizza tool, API e dati esterni
• può modificare il proprio comportamento in base al contesto

Questo significa che non esiste più un unico flusso di esecuzione prevedibile.

Di conseguenza, le vulnerabilità non sono solo bug nel codice, ma emergono dall’interazione tra modello, prompt, dati, tool e autonomia.

Un attacco può essere veicolato tramite input indiretti (documenti, dataset, RAG, API), non solo tramite interfacce esplicite e la superficie di attacco è dinamica e in continua evoluzione.

Per questo la sicurezza degli agenti AI non può essere affrontata solo con le tecniche classiche di cybersecurity: richiede nuovi modelli di analisi del rischio, scelte architetturali consapevoli e strategie di mitigazione pensate per sistemi non deterministici.

È proprio questa differenza che rende l’Agentic AI Security una competenza nuova, distinta e sempre più indispensabile.

Perché operano in ambienti dinamici e non deterministici.
Interpretano linguaggio naturale, integrano fonti esterne, utilizzano tool e prendono decisioni in autonomia. Ogni interazione amplia la superficie di attacco e rende più difficile prevedere tutti i comportamenti possibili.

La superficie di attacco è l’insieme di punti attraverso cui un sistema può essere influenzato o compromesso.
Nei sistemi AI agentici include prompt, dati, documenti, tool, API, pipeline RAG, modelli, embedding e decisioni autonome, non solo endpoint o input espliciti.

Sì.
Incidenti legati a prompt injection, data leakage, poisoning e uso improprio degli agenti sono già documentati in ambienti reali. Non si tratta di scenari teorici, ma di problemi emersi con la diffusione dell’AI in produzione.

Sì, al termine del corso sono previsti un esame finale e una certificazione.

Certamente, durante il corso è disponibile assistenza continua da parte dei nostri docenti per qualsiasi dubbio o domanda.

Sì, offriamo una garanzia di soddisfazione al 100%. Se non sei completamente soddisfatto del corso, puoi richiedere un rimborso entro i primi 14 giorni dall’acquisto.