Cosa è compreso:
- Materiale didattico elettronico
- Voucher di esame
- Un anno di accesso al materiale didattico (lab e video lezioni)
- Guida studente - ebook
- Certificato EC-Council globalmente riconosciuto
Quali skill acquisirai:
- Simulare catene di attacco contro l’IA (AI kill chain) in scenari avversari
- Eseguire prompt injection e prompting avversario
- Rafforzare le architetture di IA
- Condurre valutazioni di sicurezza dell’IA
- Implementare controlli ingegneristici difensivi
- Sviluppare capacità pronte per il SOC (Security Operations Center)
- Identificare e neutralizzare le minacce specifiche dell’IA
- Rafforzare una distribuzione dell’IA sicura ed etica
- Aumentare la resilienza di plugin, API ed ecosistemi
- Collegare sicurezza, ingegneria e data science
Il corso che trasforma i professionisti dell'IT in specialisti di sicurezza offensiva dell’IA
Certified Offensive AI Security Professional
Cos'è EC-Council Certified Offensive AI Security Professional?
La certificazione Certified Offensive AI Security Professional (C|OASP) è pensata per formare professionisti capaci di operare come specialisti di sicurezza offensiva per sistemi di intelligenza artificiale in contesti aziendali. Il programma è incentrato su tecniche di attacco reali contro sistemi di IA e sulle strategie utilizzate dagli avversari, permettendo ai partecipanti di imparare a individuare, sfruttare e mitigare vulnerabilità presenti in LLM, sistemi di IA agentica e pipeline di IA, facendo riferimento a framework riconosciuti nel settore come OWASP LLM Top 10 e MITRE ATLAS.
L’intelligenza artificiale sta cambiando profondamente prodotti, processi operativi e modalità decisionali in numerosi settori. Tuttavia, quando questi sistemi vengono integrati in ambienti di produzione, introducono nuove superfici di attacco: modelli, prompt, pipeline di dati, workflow degli agenti, API e integrazioni possono diventare punti di ingresso per attacchi mirati.
Le attività di penetration testing tradizionale non sono sufficienti per coprire tutte le vulnerabilità legate agli LLM. Attacchi come prompt injection, data poisoning o manipolazione dei modelli richiedono competenze offensive specifiche. La certificazione Certified Offensive AI Security Professional nasce proprio con questo obiettivo ed è una delle prime credenziali pensate specificamente per chi svolge attività di AI red teaming.
C|OASP è una certificazione pratica e orientata ai professionisti, progettata per dimostrare la capacità di testare e attaccare in modo etico i sistemi di IA, così da poter implementare successivamente controlli di sicurezza robusti e di livello ingegneristico.
Il percorso non è focalizzato sulla creazione di modelli di IA o sull’utilizzo operativo di strumenti di IA. Piuttosto, mira a dimostrare che il professionista è in grado di:
ragionare come un attaccante all’interno di sistemi basati su IA
individuare vulnerabilità nei modelli e nelle pipeline di elaborazione
verificare l’efficacia dei controlli di sicurezza
ridurre i rischi operativi prima che i sistemi vengano distribuiti in produzione
Si tratta di una certificazione progettata specificamente per la sicurezza offensiva applicata all’intelligenza artificiale, con competenze e risultati concreti e dimostrabili in ambito professionale.
Richiesta Informazioni
Delle aziende utilizza regolarmente l'IA in almeno un'attività
Certified Offensive AI Security Professional - Dettagli esame
- Titolo Esame: Certified Offensive AI Security Professional (C|OASP)
- Codice Esame: 312-52
- Numero di domande: 70
- Durata: 6 ore
- Formato Esame: Domande a risposta multipla e performance-based
- Punteggio minimo: 70-80%
- Disponibilità: EC-Council Exam Portal (in presenza o online)
Tecniche pratiche di sicurezza offensiva sull’IA trattate:
- Ricognizione multi‑protocollo e delle API
- Model fingerprinting e analisi della telemetria
- Attacchi adversarial black‑box
- Attacchi a modelli audio
- Attacchi cross‑LLM
- Attacchi alle pipeline RAG
Impatto delle skills acquisite tramite questo corso
Sulle aziende
- Individuare e mitigare in anticipo le minacce specifiche dell’IA, permettendo alle organizzazioni di neutralizzare i rischi prima che vengano sfruttati dagli attaccanti.
- Integrare sicurezza, ingegneria e data science per garantire controlli efficaci lungo tutto il ciclo di vita dei sistemi di IA.
- Applicare metodologie strutturate di AI red teaming utilizzando framework di riferimento come MITRE ATLAS.
- Rafforzare la resilienza di API, plugin e integrazioni con terze parti, individuando e gestendo i rischi della supply chain.
- Migliorare monitoraggio, risposta agli incidenti e fiducia nei sistemi di IA, favorendo un’adozione sicura ed etica senza ostacolare l’innovazione.
Sui professionisti
Eseguire attacchi contro sistemi di IA come prompt injection, tecniche di jailbreaking e catene di prompt manipolati.
Condurre attività di red teaming su agenti di IA, testando scenari come corruzione della memoria, deviazione degli strumenti (tool misdirection) e manipolazione dei checkpoint.
Applicare framework di sicurezza riconosciuti, come OWASP LLM Top 10, per analizzare e classificare le vulnerabilità.
Eseguire attacchi di machine learning avversario, tra cui data poisoning ed estrazione dei modelli.
Progettare regole di rilevamento e strategie di hardening per migliorare la sicurezza e la resilienza dei sistemi di IA.
Certified Offensive AI Security Professional - Scheda Corso
Modulo 01
Offensive AI and AI System Hacking Methodology
- AI & ML Fundamentals
- AI A1ack Surface and Threat Landscape (ATLAS-Aligned)
- AI A1ack Taxonomy and Classification
- OWASP LLM and ML Top 10 (2025) – Overview & Mapping
- AI System Hacking Methodology
- Securing AI Systems – Foundations (Defensive Anchor)
- AI Security Governance and Compliance
Modulo 02
AI Reconnaissance and Attack Surface Mapping
- OSINT for AI Assets
- Tools and Techniques for AI OSINT
- Data & Training Pipeline Intel Gathering
- Mapping AI Attack Surfaces from OSINT
- Discovering AI Endpoints & Services
- AI API & Parameter Enumeration
- Model & Vector Store Enumeration
- Defensive – Reducing AI OSINT Exposure
- Defensive – Hardening Enumerated Surfaces
- AI Threat Intelligence & Continuous Monitoring
Modulo 03
AI-Specific Vulnerability Scanning and Fuzzing
- Fundamentals of AI Vulnerability Assessment
- Tools and Techniques for Vulnerability Scanning
- Fuzzing Techniques for AI Systems
- Defensive – Integrating Scanning & Fuzzing
Modulo 04
Prompt-Based and LLM Application Attacks
- LLM Architecture & Trust Boundaries
- Prompt Injection & Jailbreaking
- Sensitive Information Disclosure and System Prompt Leakage
- Improper Output Handling and Misinformation
- Advanced Prompt Attack Techniques
- Defensive – Secure LLM Application Design
Modulo 05
Adversarial Machine Learning and Model Privacy Attacks
- Adversarial ML Attacks
- Practical Adversarial Input Attacks
- Privacy & Model Extraction Attacks
- Evaluating Robustness & Trustworthiness
- Emerging Model Attack Techniques
- Defensive – Privacy & Robustness Mitigations
Modulo 06
Data and Training Pipeline Attacks
- Understanding AI Data & Training Pipelines
- Data Poisoning Attacks
- Backdoor / Trojan Attacks in Training Pipelines
- AI Supply Chain Attacks Vectors
- Defensive – Securing Data & Training Pipelines
Modulo 07
Agentic AI and Model-to-Model Attacks
- Agentic AI Architecture & Attack Surface
- Excessive Agency & Autonomy
- Model-to-Model and Cross-LLM Attacks
- Unbounded Consumption and Denial of Wallet
- AI Workflow and Orchestration Attacks
- Defensive – Securing Agentic Applications
Modulo 08
AI Infrastructure and Supply Chain Attacks
- AI Infrastructure & Integration Landscape
- System and Framework Exploits
- Tool and API Abuse in AI Apps
- Supply Chain Threats (Deep Dive)
- Defensive – Hardening AI Infra & Supply Chain
Modulo 09
AI Security Testing, Evaluation, and Hardening
- AI Security Test & Evaluation Fundamentals
- Designing AI Security Test Plans
- Executing AI Security Tests
- Reporting, Assurance & Risk Management
- Defensive – Embedding T&E into MLOps/DevSecOps
Modulo 10
AI Incident Response, Forensics, and Capstone Red Team
- Detecting & Responding to AI-Specific Incidents
- Logging, Telemetry & Evidence Collection
- AI Forensics & Post-Incident Analysis
- Capstone: Full-Scope AI Red Team Engagement
- Course Wrap-Up & Professional Practice