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Red-teaming LLM: cinque test chiave per blindare l’AI aziendale

Cinque tecniche di attacco mettono alla prova l’affidabilità dei LLM aziendali. Il red-teaming serve a rivelare vulnerabilità prima che lo faccia un utente reale

Pubblicato il 1 ago 2025

Daniela Lucia Calabrese

Digital Transformation Expert- SpritzMatter

LLM e RAG nell'automazione Funzionamento dei modelli ai Vulnerabilità dei LLM red-teaming LLM verifica LLM LLM open source introspezione dei modelli linguistici

Le aziende hanno interiorizzato l’idea che un’auto vada lanciata contro un muro prima di circolare. Con i modelli linguistici di ultima generazione, da GPT-4o a Llama 3 ecc., il muro diventa la creatività (talvolta malevola) dei futuri utenti. Finché l’LLM resta nel laboratorio del vendor, i test coprono scenari generici, non appena lo si alimenta con contratti bancari, cartelle cliniche o regolamenti interni, il perimetro di rischio muta. Il red-team, versione AI, serve proprio a questo: “crash-testare” il modello sull’uso reale, dentro i processi reali.

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