Destinatari
Destinatari
Security engineer, AppSec, DevSecOps, software team, architect, risk manager tecnici, responsabili IT e compliance tecnica.
Tecnico · Programma, output e prerequisiti
Secure AI SDLC
Integrare sicurezza, privacy e controlli tecnici nel ciclo di sviluppo software per applicazioni basate su AI.
Il problema che risolve
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.
- 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.
Quando sceglierlo
Quando sceglierlo
Quando un'organizzazione sta sviluppando applicazioni AI e vuole evitare che sicurezza e governance arrivino solo alla fine.
Risultati concreti
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
Programma
- 1Rischi AI nel software
Minacce, abuso, confini e responsabilità.
- 2Secure design
Data flow, trust boundaries, autorizzazioni e isolamento.
- 3Secure build & test
Injection, output validation, test avversariali e dipendenze.
- 4Secure release & operate
Logging, audit, incident response e change management.
Esercitazioni pratiche
Esercitazioni pratiche
- Threat modeling di feature AI.
- Analisi data flow.
- Definizione controlli.
- Test di prompt injection.
- Review policy logging e accesso dati.
Materiali consegnati
Materiali consegnati
- AI threat model template.
- Secure AI SDLC checklist.
- Test plan sicurezza.
- Registro rischi.
- Criteri go/no-go.
Dati, privacy e limiti
Dati, privacy e limiti
Adotta dati sintetici o casi approvati e tratta minimizzazione, segregazione, segreti, permessi, audit trail e riduzione esposizione nei log.
Prerequisiti
Conoscenza base di SDLC, sicurezza applicativa, API e architetture software.
FAQ
FAQ
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.
Contatti
Una conversazione breve basta per capire da dove partire.
La prima conversazione dura 30-45 minuti e serve a chiarire processo, obiettivo, dati disponibili, vincoli e prossima azione utile: formazione, consulenza, analisi dati o prototipo tecnico controllato.
Scrivere a dtr@ar-tik.com