ANALISI DEL PROGRAMMA
Agentic AI Security - Data Masters
IN BREVE
Agentic AI Security di Data Masters è una guida formativa alla sicurezza di LLM e agenti AI. Attraverso un’introduzione metodologica e dieci categorie di rischio, il corso aiuta a riconoscere minacce, discutere mitigazioni e considerare la sicurezza già nella progettazione. È particolarmente pertinente per chi opera tra cybersecurity, sviluppo, architetture AI e gestione del rischio; prima dell’acquisto è importante verificare prerequisiti effettivi, attività pratiche, aggiornamento dei contenuti e condizioni dell’offerta.
UTILITÀ PROFESSIONALE
La sicurezza degli agenti AI richiede un punto d’incontro tra cybersecurity, sviluppo software, gestione dei dati e progettazione dei sistemi. Il corso può aiutare a costruire un vocabolario tecnico e una griglia di analisi sui principali rischi LLM e agentic AI, ma non sostituisce esperienza progettuale, pratica di testing o conoscenza dell’ambiente aziendale. Le competenze acquisite vanno quindi presentate come base di specializzazione da dimostrare con esercizi, analisi di casi e progetti verificabili, non come garanzia di accesso a un ruolo.
01Che cosa si studia
Il corso affronta la sicurezza degli agenti AI come evoluzione della cybersecurity tradizionale. La descrizione mette al centro sistemi che accedono a dati, usano tool, chiamano API e prendono decisioni. Il programma è strutturato in un’introduzione e dieci aree di rischio LLM, con lezioni dedicate a minacce, rischi comuni e mitigazioni.
Il programma, in sintesi
La prima parte introduce OWASP GenAI Security Project e MITRE ATLAS. Seguono moduli su prompt injection e jailbreak, divulgazione di informazioni sensibili, supply chain, data e model poisoning, output handling, excessive agency, system prompt leakage, vettori ed embedding, misinformation e unbounded consumption. L’estensione dedicata a prompt injection e jailbreak dà particolare spazio agli attacchi, alle mitigazioni e a scenari esemplificativi collegati ai report OWASP.
Perché può essere utile nel lavoro
Il valore professionale del percorso sta nella possibilità di ragionare sui rischi AI prima che diventino soltanto un problema operativo. La descrizione indica come obiettivo la progettazione di sistemi più robusti, controllabili e affidabili, con valutazione dei trade-off di sicurezza già in fase di design. Il risultato va interpretato come base di competenza da consolidare con esperienza e pratica.
Come organizzare lo studio mentre lavori
Per studiare lavorando, conviene procedere per cicli: prima la cornice OWASP e MITRE ATLAS, poi le singole categorie di rischio, infine una revisione trasversale delle mitigazioni. Dopo ogni modulo puoi applicare i concetti a un agente ipotetico: descrivi dati e tool, individua una minaccia, stima l’impatto, proponi un controllo e annota il compromesso introdotto. Un registro di domande e decisioni aiuta a trasformare la visione delle lezioni in materiale utile per colloqui o discussioni progettuali.
Cosa verificare prima dell’acquisto
Prima di acquistare, verifica il livello tecnico effettivo, la disponibilità di laboratori o esercizi, il tipo di materiali, le modalità di accesso e l’eventuale supporto. Controlla inoltre che il programma sia aggiornato rispetto agli strumenti e agli standard che utilizzi. Se cerchi un attestato o una prova finale, chiedi conferma al programma: i dati disponibili non documentano certificazioni o risultati professionali garantiti.
Esercizi e domande di verifica
Per valutare l’apprendimento, prova a rispondere a domande come: quali asset protegge l’agente? quali dati o tool può raggiungere? come si manifesta una prompt injection? quali controlli riducono l’eccessiva autonomia? come distingui un problema di output da una divulgazione di informazioni? Se non riesci ancora a motivare la mitigazione scelta e il suo trade-off, torna al modulo pertinente e riscrivi l’analisi con un caso concreto.
COMPETENZE DA ALLENARE
Threat modeling per LLM e agenti AIIl corso insegna a riconoscere e modellare minacce specifiche dei sistemi AI moderni, oltre i confini della sicurezza tradizionale.
Analisi di prompt injection e jailbreakIl modulo LLM01 [extended] tratta attacchi comuni, mitigazioni e scenari di attacco collegati ai report OWASP.
Protezione di dati e informazioni sensibiliIl modulo LLM02 affronta Sensitive Information Disclosure e relative mitigazioni.
Valutazione di supply chain, data poisoning e model poisoningI moduli LLM03 e LLM04 presentano rischi e mitigazioni legati alla catena di fornitura e all’alterazione di dati o modelli.
Progettazione di controlli per agenti AII contenuti su output handling, excessive agency, leakage, vettori, embedding, misinformation e consumo non vincolato aiutano a ragionare su sistemi più controllabili.
Uso di framework di riferimento per la sicurezza AIL’introduzione include OWASP GenAI Security Project e MITRE ATLAS per sistemi AI.
PER CHI È
Il corso affronta prompt injection, jailbreak, divulgazione di informazioni sensibili, supply chain, poisoning, gestione dell’output, eccessiva autonomia e altre categorie di risc…
Adatto a professionisti della cybersecurity che vogliono estendere le proprie competenze alla sicurezza di LLM e agenti AI.
Il percorso collega la sicurezza alla fase di design e propone strategie di mitigazione e valutazione dei trade-off per sistemi AI più robusti, controllabili e affidabili.
Indicato per sviluppatori, progettisti e tecnici che partecipano alla realizzazione o alla valutazione di sistemi AI con accesso a dati, strumenti, API o workflow aziendali.
La presenza di riferimenti a OWASP GenAI Security Project e MITRE ATLAS offre una cornice per organizzare minacce e contromisure; il livello di autonomia richiesto va verificato i…
Utile anche a responsabili tecnici, professionisti GRC e figure che devono contribuire alla valutazione dei rischi AI, se possiedono una base sufficiente di sicurezza informatica o sviluppo software.
PREREQUISITI
Conoscenze di base di cybersecurity, sviluppo software o sistemi informativi.
Aiutano a comprendere più rapidamente minacce, controlli, dati, API e confini di responsabilità. Il catalogo non indica prerequisiti formali: questo punto va verificato.
Familiarità generale con LLM, prompt e applicazioni AI.
Permette di collegare più facilmente prompt injection, jailbreak, system prompt leakage e gestione dell’output a scenari concreti.
Capacità di leggere documentazione tecnica e ragionare per scenari di rischio.
Il percorso presenta categorie di minaccia e mitigazioni; saper descrivere asset, attori, impatti e controlli rende lo studio più efficace.
RISULTATI PRATICI
Costruire una prima mappa dei rischi di un sistema AI e collegarla alle categorie di vulnerabilità trattate.
Riconoscere e classificare minacce specifiche di LLM e agenti AI, tra cui prompt injection, jailbreak, leakage, poisoning e supply chain attack.
Individuare punti di attenzione in una soluzione AI che tratta informazioni o interagisce con altri sistemi.
Analizzare i rischi connessi a dati sensibili, output impropri, vettori, embedding, misinformation e consumo non vincolato.
Valutare dove introdurre limiti, controlli e verifiche prima di affidare a un agente attività operative.
Esaminare l’eccessiva autonomia degli agenti e i possibili effetti dell’accesso a tool, API e dati.
Preparare una checklist editoriale o tecnica di controlli da discutere con sviluppo, sicurezza e responsabili del processo.
Confrontare strategie di mitigazione e relativi compromessi di sicurezza durante la progettazione.
PERCORSI PROFESSIONALI
Cybersecurity analyst con focus su sistemi AI
Supportare l’analisi delle minacce, la definizione di controlli e la revisione dei rischi in applicazioni basate su LLM e agenti.
AI security architect o security engineer orientato all’AI
Contribuire alla progettazione di architetture AI che considerino sicurezza, controllabilità, gestione dei dati e limiti dell’autonomia degli agenti già nella fase di design.
AI red teamer o specialista di security testing per applicazioni LLM
Valutare vulnerabilità e contromisure relative a prompt injection, leakage, poisoning, output non sicuri e debolezze di vettori ed embedding.
Consulente GRC o AI risk specialist
Collaborare alla definizione di criteri di rischio, controlli e processi di governance per l’introduzione responsabile di sistemi AI in un’organizzazione.
STRUTTURA DISPONIBILE
01Introduzione alla Agentic AI Security
02LLM01 [extended] - Prompt Injection & Jailbreak
03LLM02 - Sensitive Information Disclosure
04LLM03 - Supply Chain
05LLM04 - Data and Model Poisoning
06LLM05 - Improper Output Handling
07LLM06 - Excessive Agency
08LLM07 - System Prompt Leakage
09LLM08 - Vector and Embedding Weaknesses
10LLM09 - Misinformation
11LLM10 - Unbounded Consumption
PROPOSTA DI STUDIO MODIFICABILE
Dal programma alla settimana.
La sequenza è una proposta organizzativa: adattala al tuo tempo e ai tuoi prerequisiti.
- Settimana 1
Costruire il quadro generale della Agentic AI Security e prendere appunti su OWASP GenAI Security Project e MITRE ATLAS.
Saper descrivere asset, dati, strumenti, attori e possibili conseguenze in un sistema AI.
- Settimana 2
Studiare prompt injection, jailbreak e divulgazione di informazioni sensibili; applicare i concetti a un agente ipotetico.
Produrre una prima mappa di minacce e controlli per input, contesto e dati riservati.
- Settimana 3
Analizzare supply chain, data poisoning e model poisoning.
Distinguere le superfici di rischio legate a dipendenze, dati e modelli e formulare domande di verifica.
- Settimana 4
Approfondire improper output handling, excessive agency e system prompt leakage.
Valutare come output eccessivamente fidati o autonomia non controllata possano influire sul sistema e proporre limiti.
- Settimana 5
Concludere con vettori ed embedding, misinformation e unbounded consumption; rivedere tutte le mitigazioni.
Preparare una checklist sintetica di valutazione da usare in una revisione tecnica o in un colloquio.
DOMANDE UTILI
Prima di scegliere.
Che cosa tratta il corso Agentic AI Security?
Il corso presenta la sicurezza dei sistemi AI moderni, con attenzione a LLM e agenti che accedono a dati, usano tool, chiamano API o partecipano a workflow. Comprende una sezione introduttiva e moduli dedicati alle principali categorie di rischio e alle relative mitigazioni.
Quali minacce vengono affrontate?
Tra gli argomenti figurano prompt injection e jailbreak, divulgazione di informazioni sensibili, supply chain, data e model poisoning, gestione impropria dell’output, eccessiva autonomia, leakage del system prompt, debolezze di vettori ed embedding, misinformation e consumo non vincolato.
Come è organizzato il percorso?
Il catalogo indica 37 lezioni organizzate in 11 moduli, dall’introduzione alla Agentic AI Security fino alle categorie LLM01-LLM10. Prima dell’acquisto è opportuno verificare il programma aggiornato e il formato effettivamente disponibile.
Servono prerequisiti?
È ragionevole arrivare con basi di cybersecurity, sviluppo software, sistemi informativi o funzionamento generale degli LLM. Il catalogo non specifica prerequisiti formali: chi parte da zero dovrebbe verificare il livello di approfondimento e l’eventuale presenza di esempi pratici.
A chi conviene iscriversi?
Può essere utile a chi lavora nella cybersecurity, nello sviluppo, nell’architettura dei sistemi, nella gestione del rischio o nella governance tecnologica. La convenienza dipende dal ruolo attuale e dal tipo di sistemi AI che si intende valutare o progettare.
Quali risultati pratici posso aspettarmi?
Il programma può aiutare a riconoscere le minacce, ragionare sulle mitigazioni e valutare compromessi di sicurezza nella fase di design. Per trasformare queste conoscenze in competenze professionali conviene affiancare esercitazioni, documentazione tecnica e casi d’uso concreti.
Il corso rilascia una certificazione?
Non risultano dal materiale fornito una certificazione, un accreditamento o una garanzia occupazionale. Prima dell’acquisto verifica se siano previsti attestati, prove di valutazione, attività pratiche o altri elementi formali che ti interessano.
Come posso studiare mentre lavoro?
Sì, se organizzi lo studio in sessioni brevi e applichi ogni modulo a un caso concreto: per esempio, una mappa delle minacce per un agente, un elenco di controlli o una scheda di rischio. È consigliabile verificare sempre le contromisure su documentazione tecnica aggiornata.
IL PASSO SUCCESSIVO
Confronta il programma completo.
Se vuoi orientarti nella sicurezza dei sistemi AI, confronta questo percorso con le tue competenze attuali, scegli un caso d’uso concreto e verifica con attenzione programma, attività pratiche e condizioni dell’offerta prima di procedere.