DESIGN OF A ZERO-TRUST ARCHITECTURE FOR LARGE LANGUAGE MODEL SECURITY: EMPIRICAL VALIDATION AND COMPLIANCE-BY-DESIGN IN DEVSECOPS ENVIRONMENTS

This thesis presents the design and empirical validation of VaPtBOT, an asynchronous, modular security framework for Large Language Models (LLMs). Operating on a dual-engine architecture, the system automates adversarial red teaming campaigns and deploys a multi-layer Zero-Trust gateway for inbound sensitive data redaction (GDPR compliance) and outbound static AST code inspection. The framework converts attack logs into immutable, hash-linked forensic registries, automating technical compliance with the robustness and transparency mandates of the EU AI Act.

La tesi presenta la progettazione e la validazione empirica di VaPtBOT, un framework asincrono e modulare per la sicurezza dei Large Language Models (LLMs). Attraverso un'architettura duale, il sistema automatizza le campagne di red teaming avversario e implementa un gateway Zero-Trust a più livelli per il mascheramento preventivo dei dati sensibili (GDPR) e l'ispezione sintattica (AST) dell'output. Il framework traduce i log di attacco in evidenze forensi immutabili basate su hash-chain, garantendo la conformità ai requisiti di robustezza e trasparenza dell'EU AI Act.