KALI LINUX LLMs SECURITY

KALI LINUX LLMs SECURITY: Sviluppa Metodi di Sicurezza nei Modelli di IA con Strumenti ad Alte Prestazioni

Questo libro presenta un approccio pratico per audit, difesa e validazione della sicurezza in applicazioni con LLM utilizzando Kali Linux come piattaforma centrale di laboratorio, automazione e produzione di evidenze. Rivolto a professionisti, studenti e operatori di cybersecurity, il contenuto dimostra come analizzare modelli di linguaggio, pipeline di inferenza, RAG, database vettoriali, agenti autonomi, plugin, strumenti esterni, log e sistemi downstream in scenari autorizzati di AI Security.

L'opera esplora rischi attuali in IA generativa sulla base di OWASP Top 10 for LLM Applications 2025 e OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026, collegando prompt injection, jailbreak, leakage di dati, insecure output handling, excessive agency, data poisoning, errori negli embeddings, supply chain, consumo non controllato e attacchi contro agenti. Vengono affrontati anche workflow con Python, Bash, Docker, curl, jq, grep, FastAPI, Pydantic, ChromaDB, Garak, PyRIT, Wireshark, tcpdump, log JSONL, canary sintetici, schemas, allowlists, AI Gateways, validazione di output, hardening, monitoraggio e risposta a incidenti in applicazioni con LLM.

Imparerai a:

• Montare laboratori di LLM Security in Kali Linux con isolamento, evidenze e automazione • Analizzare pipeline di inferenza, prompt, contesto, RAG, embeddings e database vettoriali • Testare prompt injection, jailbreak, leakage di dati e output handling insicuro • Validare agenti autonomi, plugin, strumenti, API esterne e sistemi downstream • Applicare OWASP LLM 2025 e OWASP Agentic 2026 in modelli di minaccia reali • Usare Python, Docker, curl, jq, grep, Garak e PyRIT in audit autorizzati • Costruire controlli di hardening, osservabilità, risposta a incidenti e maturità in sicurezza di IA

Alla fine, sarai in grado di eseguire routine complete di LLM Security con Kali Linux, integrando ricognizione tecnica, test avversariali controllati, validazione di RAG, analisi di agenti, hardening, monitoraggio, raccolta di evidenze, risposta a incidenti e produzione di report professionali per audit, AI red teaming autorizzato e difesa di applicazioni con IA generativa.