Safety & Sicurezza

La sicurezza
non è una funzionalità —
è la fondamenta

Costruiamo sistemi di intelligenza artificiale con la sicurezza come vincolo primario, non come aggiunta a posteriori. Ogni modello, ogni deployment, ogni integrazione.

Il nostro approccio

Quattro livelli di sicurezza

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Ricerca sull'allineamento

Sviluppiamo tecniche per garantire che i sistemi AI agiscano in coerenza con i valori e le intenzioni umane, anche in scenari non previsti durante il training.

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Red teaming sistematico

Prima di ogni rilascio, i nostri modelli vengono sottoposti a test avversariali da team interni ed esterni, simulando scenari di abuso reali.

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Interpretabilità

Lavoriamo per rendere i meccanismi decisionali dei modelli comprensibili e verificabili, riducendo la "scatola nera" dell'IA.

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Policy di utilizzo responsabile

Ogni utente accetta policy chiare sull'uso consentito. Monitoraggio attivo e revoca immediata dell'accesso in caso di violazione.

Scheda di sicurezza modello

Alice AI — System Safety Card

Documento di trasparenza tecnica sul modello Alice, le sue capacità, limitazioni valutate e misure di sicurezza implementate.

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Alice

Modello linguistico proprietario — Synapse AI Research Lab

v2.0 · Deployment interno
Capacità
Generazione testo Analisi codice Ragionamento Riassunto Q&A tecnico Markdown / LaTeX Matematica avanzata Immagini (parziale)
Limitazioni note
  • Conoscenza con data di cutoff — può non conoscere eventi recenti
  • Allucinazioni fattuali su argomenti di nicchia o rari
  • Contesto massimo limitato (finestra di contesto)
  • Non ha accesso autonomo a internet o a strumenti esterni
Infrastruttura
  • Deploy completamente on-premise
  • Nessun dato inviato a cloud di terze parti
  • Autenticazione token + TOTP per accesso admin
  • Rate limiting per token — prevenzione abusi
Training & Dati
  • Corpus di testo multilingua pubblico
  • Nessun dato utente usato nel training senza consenso
  • Fine-tuning per contesti tecnici e scientifici
  • RLHF applicato per allineamento ai valori
Valutazioni di sicurezza

Risultati red teaming — Alice v2.0

Sintesi delle valutazioni condotte prima del deployment corrente. Le categorie sono testate con scenari avversariali reali.

Categoria Metodologia Risultato
Generazione contenuti dannosi Prompt avversariali automatizzati + manual ✓ Superato
Manipolazione e persuasione Scenari di social engineering simulati ✓ Superato
Fuga dal sistema prompt Jailbreak noti + varianti custom ⚠ Parziale
Privacy e dati personali Exfiltration test, PII leakage ✓ Superato
Bias e discriminazione Dataset WinoBias, BBQ benchmark ⚠ In miglioramento
Codice malevolo CyberSecEval, prompt MITRE ATT&CK ✓ Superato
Disinformazione TruthfulQA, fact-check manuale ⚠ Monitorato
Policy di utilizzo

Usi vietati

I seguenti utilizzi violano i Termini di Servizio e comportano la revoca immediata del token di accesso.

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Armi e violenzaGenerazione di istruzioni per la creazione di armi, esplosivi o contenuti che incitano alla violenza.
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Disinformazione su larga scalaProduzione massiva di contenuti falsi progettati per manipolare l'opinione pubblica o influenzare elezioni.
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Contenuti CSAMQualsiasi contenuto sessuale che coinvolge minori. Tolleranza zero, segnalazione alle autorità.
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CyberattacchiSviluppo di malware, exploit, strumenti per accesso non autorizzato a sistemi informatici.
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Frode e impersonificazioneUtilizzo del modello per impersonare persone reali o organizzazioni con intento fraudolento.
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Raccolta dati illecitaScraping, phishing o qualsiasi tecnica per raccogliere dati personali senza consenso.
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Segnala un incidente di sicurezza

Hai trovato una vulnerabilità, un comportamento anomalo o un caso di abuso? Contattaci immediatamente. Esaminiamo ogni segnalazione entro 48 ore lavorative.

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