L'intelligenza artificiale è ormai integrata in applicazioni, servizi cloud, assistenti virtuali, motori di ricerca, sistemi aziendali e strumenti di automazione di vario tipo. La sua diffusione ha però aperto nuovi rischi e nuove sfide per la sicurezza informatica. Questo manuale guida alla scoperta delle tecniche utilizzate per analizzare, violare e mettere alla prova sistemi di AI, mostrando come identificare vulnerabilità nei modelli generativi e linguistici, negli agenti AI, nelle pipeline di addestramento e in generale nei sistemi di machine learning e deep learning. Attraverso casi di studio, esercizi ed esempi pratici basati su Python e preparati in Google Colab, il lettore impara a comprendere i rischi legati alle moderne tecniche di attacco come prompt injection, data poisoning, model extraction e a sviluppare le opportune misure di difesa. Una guida per professionisti della cybersecurity, penetration tester, sviluppatori e studenti interessati alle applicazioni basate su AI.