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Farò red team al tuo agente LLM per prompt injection e attacchi alla memoria
Sidharth P
Informazioni su questo servizio
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Il tuo agente LLM è sicuro da mettere davanti a utenti reali? Lo attaccherò come farebbe un vero adversary e ti dirò esattamente cosa si rompe e come sistemarlo.
Sono un ricercatore sulla sicurezza dell'AI con pubblicazioni a ICML e IJCNLP e lavori su arXiv riguardo attacchi alla memoria contro agenti LLM. Ho anche creato benchmark di valutazione LLM-judge, quindi i miei test sono sistematici e riproducibili, non solo una manciata di prompt intelligenti.
Cosa testo:
- Prompt injection (diretta e tramite documenti, pagine web o output di strumenti)
- Jailbreak e bypass delle policy
- Uso improprio di strumenti e chiamate di funzione
- Inquinamento della memoria e del contesto in agenti con memoria a lungo termine
- Fuga di prompt di sistema e dati
Cosa ottieni:
Un rapporto scritto chiaro con ogni scoperta, un esempio riproducibile, una valutazione di gravità e una soluzione concreta. I pacchetti più avanzati includono la suite di attacco come codice così puoi rifarla, più un retest dopo aver applicato le patch.
Compatibile con OpenAI, Anthropic, modelli open-source, LangChain, LlamaIndex e stack di agenti personalizzati. Scrivimi prima con una breve descrizione del tuo agente e confermerò il campo di applicazione. Testo solo sistemi di cui sei proprietario o autorizzato a testare.
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Sidharth P
AI Safety Researcher and LLM Fine Tuning Expert
- DaIndia
- Membro daapr 2017
Lingue
Telugu, Inglese, Hindi
AI researcher in LLM safety and NLP. Research Intern at AI4Bharat (first author of IndicBERT-v3, open multilingual encoder LLMs) and Research Fellow at SPAR. Papers at ICML 2026 and IJCNLP-AACL 2025, plus arXiv work on memory attacks against LLM agents. Hands-on with LoRA/QLoRA and full fine-tuning (SFT, GRPO), multi-GPU training on H100s, vLLM/SGLang inference and LLM-as-judge evaluation. I help teams fine-tune open-source LLMs, build evaluation pipelines, red-team LLM agents and reproduce ML papers. Message me your goal and I will reply with a clear plan.
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FAQ
Traduzione automatica.
Hai bisogno di accesso al mio sistema di produzione?
No. Posso testare una copia di staging, un endpoint API con una chiave di test, o uno specifico prompt e strumento che condividi. Testo solo sistemi di cui sei proprietario o autorizzato a testare, e non ho mai bisogno di dati di utenti reali.
Cosa devo condividere per iniziare?
Un endpoint di test o una build di staging del tuo agente, il prompt di sistema, gli strumenti che può chiamare e cosa non deve mai fare. Se ha memoria a lungo termine o legge documenti o pagine web, dimmelo, perché sono percorsi di attacco comuni.
Mantieni riservatezza sul mio sistema e sui risultati?
Sì. I tuoi prompt, codice, dati e risultati sono usati solo per il tuo progetto e condivisi solo con te. Non pubblico né riutilizzo nulla di specifico del tuo sistema.
Quali modelli e framework supporti?
Agenti costruiti su OpenAI, Anthropic, Gemini o modelli open-source (Llama, Qwen, Mistral e altri), usando LangChain, LlamaIndex, CrewAI, MCP tools o uno stack personalizzato. Se riceve testo, posso testarlo.
