OWASP Artificial Intelligence Security Verification Standard (AISVS)

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Cos'è AISVS?

L'Artificial Intelligence Security Verification Standard (AISVS) è un catalogo, guidato dalla community, di requisiti di sicurezza verificabili per sistemi basati sull'IA. Fornisce a sviluppatori, architetti, ingegneri della sicurezza e auditor un framework strutturato per progettare, costruire, testare e verificare la sicurezza delle applicazioni di IA lungo tutto il loro ciclo di vita, dalla raccolta dei dati e l'addestramento dei modelli fino al deployment, al monitoraggio e alla dismissione.

AISVS è modellato sull'OWASP Application Security Verification Standard (ASVS) e segue la stessa filosofia: ogni requisito deve essere verificabile, testabile e implementabile.

Project Leader

Questo progetto è stato fondato da Jim Manico. L'attuale leadership del progetto include Jim Manico, Otto Sulin, Rico Komenda e Russ Memisyazici.

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Cosa NON è AISVS

• Non è un framework di governance. La governance è ben coperta da NIST AI RMF, ISO/IEC 42001 e dalle guide di conformità all'EU AI Act.
• Non è un framework di gestione del rischio. AISVS fornisce i controlli tecnici a cui i framework di rischio fanno riferimento, ma non definisce una metodologia di valutazione del rischio.
• Non è un elenco di raccomandazioni di strumenti. AISVS è neutrale rispetto ai fornitori e non avalla prodotti o framework specifici.

Come AISVS si integra con altri standard

Standard	Focus	Relazione con AISVS
OWASP ASVS	Sicurezza delle applicazioni web	AISVS estende i concetti di ASVS alle minacce specifiche dell'IA
OWASP Top 10 for LLMs	Consapevolezza dei principali rischi degli LLM	AISVS fornisce i controlli dettagliati per mitigare tali rischi
OWASP Top 10 for Agentic Applications	Consapevolezza dei principali rischi dell'IA agentica	AISVS fornisce i controlli dettagliati per affrontare le minacce specifiche degli agenti
NIST AI RMF	Governance del rischio dell'IA	AISVS fornisce i controlli tecnici verificabili a cui fa riferimento l'AI RMF
ISO/IEC 42001	Sistemi di gestione dell'IA	AISVS si integra con la verifica di sicurezza a livello implementativo

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Ultima versione stabile

L'ultima versione stabile è AISVS 1.0, disponibile qui:

Formato	Link
PDF	AISVS 1.0 PDF
Markdown (sorgente)	Consulta online

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Livelli di verifica

A ogni requisito AISVS è assegnato un livello di verifica (1, 2 o 3) che indica la profondità della garanzia di sicurezza:

Livello	Descrizione	Quando utilizzarlo
1	Controlli di base essenziali che ogni sistema di IA dovrebbe implementare.	Tutte le applicazioni di IA, inclusi strumenti interni e sistemi a basso rischio.
2	Controlli standard per sistemi che trattano dati sensibili o prendono decisioni rilevanti.	Sistemi in produzione, IA rivolta ai clienti, sistemi che trattano dati personali.
3	Controlli avanzati per ambienti ad alta garanzia che richiedono difese contro attacchi sofisticati.	Infrastrutture critiche, IA per la sicurezza, obiettivi di alto valore, settori regolamentati.

Le organizzazioni dovrebbero selezionare un livello obiettivo in base al profilo di rischio del proprio sistema di IA. La maggior parte dei sistemi in produzione dovrebbe puntare almeno al Livello 2.

Come utilizzare AISVS

• Durante la progettazione. Usa i requisiti come checklist di sicurezza quando progetti sistemi di IA.
• Durante lo sviluppo. Integra i requisiti nelle pipeline CI/CD, nelle code review e nei test.
• Durante le valutazioni di sicurezza. Usalo come framework di verifica per penetration test e audit.
• Per l'approvvigionamento. Fai riferimento a requisiti specifici quando valuti fornitori di IA e modelli di terze parti.

Capitoli dei requisiti

1. Training Data Integrity & Traceability
2. Input Validation
3. Model Lifecycle Management & Change Control
4. Infrastructure, Configuration & Deployment Security
5. Access Control & Identity for AI Components & Users
6. Supply Chain Security for Models
7. Model Behavior, Output Control & Safety Assurance
8. Memory, Embeddings & Vector Database Security
9. Orchestration & Agentic Security
10. Model Context Protocol (MCP) Security
11. Adversarial Robustness
12. Monitoring, Logging & Anomaly Detection

Appendici

• Appendice A: Glossario
• Appendice B: Inventario dei controlli di sicurezza per l'IA
• Appendice C: Secure Coding assistito dall'IA

Research Wiki

Per ogni requisito dello standard, la Research Wiki fornisce un contesto di implementazione che va oltre il testo del requisito:

Colonna	Cosa ti dice
Threat Mitigated	Tecniche di attacco specifiche, CVE e incidenti reali contro cui il controllo difende
Verification Approach	Passaggi di audit concreti, strumenti e prove da raccogliere
Gaps & Notes	Valutazioni di maturità degli strumenti, questioni di ricerca aperte e avvertenze sull'implementazione