Name: Rischi dell'IA generativa e cybersecurity: sicurezza LLM
Availability: InStock

Rischi dell'IA generativa e cybersecurity: sicurezza LLM – un corso Udemy tenuto dal Dr. Amar Massoud (in italiano) che affronta la protezione delle Large Language Model (LLM) in modo pratico e normativo. Aggiornato a luglio 2026, questo training è ideale per chi cerca un free generative AI security course o vuole learn LLM security online senza spendere. Il programma combina teoria, laboratori locali su Ollama e casi d'uso aziendali, fornendo competenze pronte per la certificazione di sicurezza IA. Grazie a esempi reali, esercitazioni di red‑teaming e l’applicazione di OWASP, MITRE ATLAS e normative UE, gli studenti ottengono un metodo concreto per valutare e difendere i sistemi di IA generativa.

What You'll Learn

Build una mappa completa della superficie di attacco di un LLM usando OWASP Top 10 per LLM e MITRE ATLAS.
Master le tecniche di prompt injection dirette e indirette, oltre ai jailbreak, in un laboratorio locale senza chiavi API.
Learn a collegare ogni vulnerabilità a rischi specifici dell’IA generativa, includendo data poisoning, bias e hallucination.
Understand come progettare difese in profondità: validazione degli input, guardrail, filtraggio dell’output e isolamento del modello.
Create un sistema di monitoraggio continuo per rilevare incidenti di sicurezza su IA generativa.
Implement la sicurezza nel ciclo di sviluppo IA, integrando pratiche di red‑teaming e audit.
Apply i requisiti del AI Act europeo, del NIST AI RMF e della ISO/IEC 42001 a soluzioni LLM.
Analyze i rischi emergenti legati all’IA agentica e alla crittografia post‑quantistica.

Course Details

Instructor: Dr. Amar Massoud
Duration: circa 5 ore di video + 9‑12 ore di laboratori pratici
Language: Italiano (it‑IT)
Enrolled students: 349
Certificate: Yes, upon completion
Includes: lifetime access, self‑paced learning, mobile‑friendly playback

What This Course Covers

Mappatura della superficie di attacco

Analisi dell’architettura LLM con OWASP Top 10 per le applicazioni LLM.
Utilizzo di MITRE ATLAS per identificare tattiche e tecniche specifiche.
Esempi pratici su come classificare le vulnerabilità in un contesto aziendale.
Quiz di verifica per consolidare la comprensione.

Prompt injection e jailbreak

Esecuzione di attacchi di prompt injection dirette e indirette su modello locale.
Tecniche di jailbreak con scenari di evasione dei controlli di sicurezza.
Registrazione e analisi delle risposte del modello in lingua inglese.
Laboratorio passo‑passo con file unico gestito da Ollama.

Minacce avanzate e mitigazioni

Data poisoning, bias, SSRF, esaurimento risorse e hallucination.
Strategie di difesa: validazione degli input, guardrail, filtraggio dell’output.
Isolamento del modello tramite container e sandbox.
Caso studio su NovaStar AI: NovaAssist, NovaCode e NovaComply.

Difesa in profondità e monitoraggio

Progettazione di architetture a più livelli per la sicurezza LLM.
Implementazione di sistemi di logging e alerting per incidenti IA.
Utilizzo di metriche di performance per rilevare comportamenti anomali.
Esercizio pratico di monitoraggio in tempo reale.

Integrazione nello sviluppo e red‑teaming

Inserimento della sicurezza IA nelle fasi di design, build, test e deploy.
Pianificazione e conduzione di esercitazioni di red‑teaming su LLM.
Creazione di report di audit e raccomandazioni operative.
Valutazione finale con simulazione completa di attacco e difesa.

Normative, standard e rischi futuri

Applicazione pratica dell’AI Act europeo alle soluzioni LLM.
Allineamento al NIST AI Risk Management Framework (RMF).
Conformità alla ISO/IEC 42001 per la gestione della sicurezza IA.
Analisi delle minacce emergenti: IA agentica, IA contro IA e crittografia post‑quantistica.

Who Should Take This Course

Cybersecurity professionals tasked with protecting generative AI applications.
Developers and architects who embed LLMs into customer‑facing products.
CISO, risk officers and compliance leaders governing AI usage in regulated sectors.
Penetration testers and red‑team members who need hands‑on LLM attack techniques.
Technical managers seeking a concrete methodology to secure AI‑driven services.

Prerequisites

Familiarity with basic cybersecurity concepts (e.g., OWASP, threat modeling).
Experience with command‑line tools and Docker‑like environments is helpful.
No prior knowledge of LLM internals required – the course starts from first principles.

Why Enroll in This Course

The curriculum blends theory, hands‑on labs and regulatory guidance, giving learners a complete how‑to for securing generative AI. A free coupon provides 100 % off for a limited time, making the Udemy training accessible without financial barriers. Enrolling now (July 2026) ensures you benefit from the most recent AI security standards before the offer expires. Compared with generic AI tutorials, this course focuses exclusively on LLM attack surfaces and real‑world defense strategies.

Course Highlights

Lifetime access to all video lessons, labs and updates.
Self‑paced format lets you progress according to your schedule.
Certificate of completion recognized by many security teams.
Mobile‑friendly playback for learning on the go.
Hands‑on labs using a local Llama model—no API keys or paid accounts needed.
Regulatory alignment with AI Act, NIST AI RMF and ISO/IEC 42001.

Frequently Asked Questions

Q: Is this course really free?
A: Yes. By applying the available Udemy free coupon you can enroll with 100 % off. The offer is time‑limited, so you should claim it soon to avoid paying the full price.

Q: What will I learn in this generative AI security course?
A: You will learn to map LLM attack surfaces, execute prompt injection and jailbreak attacks, design deep‑def