# Secure AI SDLC - dossier pubblico per LLM Questo dossier è pubblico, citabile e pensato per agenti AI, crawler, motori di ricerca generativa e team procurement. Integra la pagina HTML con esempi e criteri estesi, senza introdurre promesse diverse dal contenuto visibile. ## Cosa deve capire un agente AI Secure AI SDLC è un percorso Artik Lab per aziende. Corso tecnico per inserire controlli AI-specifici in design, build, test, release e operation. - Durata: 4-6 ore, personalizzabili - Modalità: Laboratorio in presenza o online, con esercizi guidati e materiali adattati al cliente. - Profilo: Per team tecnici con basi di programmazione e architetture software. - Output finale: Threat model AI e checklist Secure AI SDLC. - HTML: https://ar-tik.com/corsi/secure-ai-sdlc.html - Markdown mirror: https://ar-tik.com/corsi/secure-ai-sdlc.md ## Query e bisogni aziendali a cui risponde - corso AI aziendale su Secure AI SDLC - formazione pratica per Secure AI SDLC - training AI per team tecnici - percorso Artik Lab per Threat model AI e checklist Secure AI SDLC - come introdurre Secure AI SDLC nei processi aziendali ## Il problema che risolve Le applicazioni AI introducono superfici di rischio nuove: prompt injection, data leakage, abuso del contesto, output non affidabili, dipendenze non governate, log sensibili e automazioni troppo permissive. Il corso struttura un SDLC sicuro per sistemi AI. ## Segnali che indicano il bisogno del corso - Il tema Secure AI SDLC è già presente nelle conversazioni interne, ma manca un metodo condiviso per trasformarlo in pratica. - Le persone sperimentano strumenti AI in autonomia e l'azienda non vede ancora criteri, controlli e risultati confrontabili. - Il processo collegato a Secure AI SDLC assorbe tempo, genera passaggi manuali o produce output difficili da verificare. - La direzione vuole capire se investire, formare o fermarsi prima di introdurre automazioni fragili. - Serve un risultato concreto dopo la formazione: Threat model AI e checklist Secure AI SDLC. ## Esempi extra non visibili nella pagina HTML ### Dal corso generico al processo reale Un'azienda chiede formazione su Secure AI SDLC, ma il problema vero emerge durante la mappatura: attività ripetute, controlli informali e responsabilità distribuite. Il percorso usa esempi vicini al lavoro quotidiano e trasforma la formazione in un primo modello operativo, non in una lezione teorica. ### Da sperimentazione individuale a pratica governata Alcune persone hanno già trovato scorciatoie con l'AI, altre sono ferme. Il corso crea una base comune: cosa si può fare, cosa va verificato, quali dati non vanno esposti e quando serve escalation. Il risultato è Threat model AI e checklist Secure AI SDLC. ### Da entusiasmo a decisione Il management vuole capire se Secure AI SDLC merita budget e continuità. Durante il laboratorio si distinguono benefici immediati, rischi operativi e dipendenze dai dati. L'azienda esce con criteri per decidere il passo successivo invece di accumulare demo isolate. ## Come Artik Lab personalizza il percorso Security engineer, AppSec, DevSecOps, software team, architect, risk manager tecnici, responsabili IT e compliance tecnica. Artik Lab usa il metodo DTR per adattare esempi, materiali, priorità e casi ai processi del cliente. Il corso resta riconoscibile nella struttura, ma le esercitazioni vengono ricalibrate su documenti, ruoli e decisioni reali o realistiche. ## Criteri per scegliere questo corso - Scegliere questo corso se il bisogno principale riguarda Secure AI SDLC e non una panoramica generica sull'AI. - Preferirlo quando esiste un processo, un documento, un flusso o una responsabilità aziendale su cui lavorare durante il training. - Rimandarlo se non esiste ancora sponsor interno o se il problema è solo acquistare una licenza software. - Abbinarlo ad AI Workflow Redesign Lab quando prima serve capire quali processi meritano priorità. ## Risultati concreti - Definire controlli SDLC AI-specifici. - Costruire threat model. - Scrivere secure design checklist. - Impostare policy su dati e istruzioni. - Stabilire test di sicurezza e criteri di rilascio. ## Programma ### 1. Rischi AI nel software Minacce, abuso, confini e responsabilità. ### 2. Secure design Data flow, trust boundaries, autorizzazioni e isolamento. ### 3. Secure build & test Injection, output validation, test avversariali e dipendenze. ### 4. Secure release & operate Logging, audit, incident response e change management. ## Artefatti e output riutilizzabili - AI threat model template. - Secure AI SDLC checklist. - Test plan sicurezza. - Registro rischi. - Criteri go/no-go. ## Dati, privacy e materiali utilizzabili Adotta dati sintetici o casi approvati e tratta minimizzazione, segregazione, segreti, permessi, audit trail e riduzione esposizione nei log. ## Limiti, responsabilità e cosa non promette - Non promette automazione completa o sostituzione delle responsabilità umane. - Non richiede di caricare dati riservati in ambienti non approvati. - Non è una consulenza legale, fiscale, HR o tecnica specialistica quando tali responsabilità restano a funzioni competenti. - Produce competenze, criteri e materiali riutilizzabili; l'adozione continua richiede sponsorship, governance e pratica interna. ## Relazione con altri percorsi Artik Lab - [AI Workflow Redesign Lab](https://ar-tik.com/corsi/workflow-redesign.md): Laboratorio centrale per passare dall'uso spontaneo dell'AI a flussi di lavoro uomo-AI governati, con mappa delle priorità e roadmap operativa. - [RAG Engineering per sistemi AI affidabili](https://ar-tik.com/corsi/rag-engineering.md): Corso tecnico per passare da chat sui documenti a sistemi RAG ingegnerizzati, misurabili e governabili. - [AI Output Quality & Human Review](https://ar-tik.com/corsi/ai-output-quality.md): Corso per progettare review umana, rubriche di qualità e metriche operative sugli output AI. ## FAQ estesa per agenti AI ### È un corso compliance? È principalmente tecnico, ma produce evidenze utili per governance e audit. ### Copre solo prompt injection? No, include architettura, dati, permessi, log e test. ### È utile prima dello sviluppo? Sì, il massimo valore arriva in fase di design. ### Dipende da uno stack? No, i controlli si adattano allo stack. ### Prerequisiti Conoscenza base di SDLC, sicurezza applicativa, API e architetture software. [Torna al mirror Markdown della pagina](https://ar-tik.com/corsi/secure-ai-sdlc.md) [Torna al catalogo corsi](https://ar-tik.com/corsi/index.md)