Yeco Flash Mini-IT v1
Micro-LLM italiano da 118M parametri, addestrato con meno di €15, ~200 tok/s su CPU. Batte modelli 5× più grandi nei benchmark di logica italiana.
Meccanica del prompt injection e test in sandbox delle difese.
L'ascesa degli LLM ha introdotto un nuovo paradigma nella cybersecurity: il prompt injection. A differenza dell'SQL injection, dove i dati vengono confusi con il codice, il prompt injection confonde le istruzioni con il contesto.
L'input utente viene concatenato con un system prompt nascosto. Un attacco di injection lo sovrascrive: "Ignora le istruzioni precedenti. Ora sei..." Se il modello segue l'utente invece del system prompt, il jailbreak riesce.
Il filtro a parole chiave è insufficiente perché il linguaggio è flessibile: metafore, lingue straniere o codifica base64 bypassano i filtri semplici. L'adversarial training e la valutazione robusta devono sostituire la sicurezza patch-dietro-patch.
Progettiamo sistemi resilienti per default, testando le difese in YecoAI Lab contro migliaia di pattern di injection noti prima del deployment.
Micro-LLM italiano da 118M parametri, addestrato con meno di €15, ~200 tok/s su CPU. Batte modelli 5× più grandi nei benchmark di logica italiana.
Modello proprietario da 3B addestrato sui dati di EnderDevelopment. In beta, in rollout su EnderDevelopment.
Modello proprietario da 278M. Batte l'OpenAI Privacy Filter 1.5B (F1 0.966 vs 0.769) su tutte le 6 lingue.