Servizi AI Red Team
Test di sicurezza adversariale per sistemi di IA e apprendimento automatico. Troviamo le vulnerabilità prima degli attaccanti.
Il problema
I sistemi di IA introducono superfici di attacco che i test di sicurezza tradizionali ignorano completamente. I modelli possono essere manipolati tramite input adversariali, i dati di addestramento possono essere avvelenati, i prompt possono essere iniettati per aggirare i controlli di sicurezza e i pesi dei modelli possono essere estratti da attaccanti determinati.
I test di penetrazione standard non coprono questi rischi. Servono specialisti che comprendano sia la cybersicurezza che l’apprendimento automatico a un livello approfondito.
Cosa testiamo
Adversarial Machine Learning
- Attacchi di evasione contro classificatori e rilevatori
- Generazione di esempi adversariali e trasferibilità
- Valutazione della robustezza dei modelli e stress testing
- Manipolazione degli output e classificazione errata
Sicurezza dei LLM
- Iniezione di prompt (diretta e indiretta)
- Tecniche di jailbreak e aggiramento della sicurezza
- Esfiltrazione di dati tramite manipolazione della conversazione
- Estrazione del prompt di sistema e confusione di ruolo
Integrità dei dati di addestramento
- Avvelenamento dei dati e iniezione di backdoor
- Attacchi di manipolazione delle etichette
- Provenienza dei dati e revisione della catena di approvvigionamento
- Estrazione di dati privati (inferenza di appartenenza, inversione del modello)
Catena di approvvigionamento dell'IA
- Sicurezza dei repository di modelli (Hugging Face, model zoo)
- Scansione delle vulnerabilità di dipendenze e librerie
- Vettori di attacco di serializzazione e deserializzazione
- Valutazione della sicurezza del pipeline MLOps
La nostra metodologia
- Scoping & Ricognizione – Comprendere la vostra architettura IA, il modello di minaccia e gli asset critici
- Pianificazione dell’attacco – Sviluppare scenari di attacco su misura basati sull’intelligence reale sulle minacce
- Esecuzione – Condurre test adversariali su modello, dati e livelli infrastrutturali
- Analisi & Reportistica – Documentare i risultati con livelli di gravità, exploit proof-of-concept e indicazioni per la remediation
- Supporto alla remediation – Lavorare con il vostro team per correggere le vulnerabilità identificate
Modelli di ingaggio
Valutazione mirata
Test mirati di un modello, API o pipeline specifico. Ideale per una revisione di sicurezza pre-lancio o la valutazione di un singolo componente ad alto rischio.
Durata: 2–4 settimane
Red Team completo
Ingaggio adversariale completo che copre l’intero patrimonio IA – modelli, dati, infrastruttura e pipeline MLOps.
Durata: 6–12 settimane
Red Team continuo
Test adversariali continui su base contrattuale. Valutazioni regolari man mano che distribuite nuovi modelli e aggiornate quelli esistenti.
Durata: Continuativa (cicli trimestrali o mensili)
Perché LittleData
- Profonda competenza all'intersezione tra cybersicurezza e apprendimento automatico
- Test adversariali reali, non solo scansione automatizzata
- Report chiari e attuabili con indicazioni per la remediation
- Esperienza in settori regolamentati — servizi finanziari, sanita, governo
Pronti a testare le vostre difese IA?
Parlate con il nostro red team di una valutazione adversariale.