Rate limiting avanzato in Laravel 12: proteggere API e form da abusi
Un endpoint di ricerca senza throttling è un invito: nel mio lavoro su API Laravel ad alto traffico ho visto scraper distribuiti saturare i worker PHP-FPM restando sempre sotto soglia per singolo IP. In questa guida costruisco, passo dopo passo, una strategia di rate limiting per Laravel 12 che parte dalle tre domande giuste: chi stai contando, su quale finestra, e cosa succede a chi sfora?. Continua a leggere
Ultima modifica:
Unit 42 ha pubblicato il 31 marzo 2026 il report Double Agents su Vertex AI - il P4SA service account ADK, creato di default per ogni Agent Engine, aveva permessi per estrarre credenziali dal metadata service e leggere Cloud Storage cross-tenant. Google ha risposto con BYOSA. Ma lo stesso pattern esiste in AWS Bedrock Agents e Azure AI Foundry - ti mostro il threat model generalizzato e uno script di audit per enumerare lo scoping sui tre cloud. 
OWASP ha pubblicato a dicembre 2025 la prima Top 10 specifica per agentic applications - ASI01-10 - che affianca ma non sostituisce la LLM Top 10. Il Q1 2026 Exploit Round-up (14 aprile) mappa otto incidenti reali sulle nuove categorie. Ti mostro la checklist operativa di audit che uso nei red team: per ognuna delle 10 ASI fornisco payload di test, tool diagnostici, mitigation applicativa, e un esempio concreto Q1 2026. 
Sto auditando una pipeline LangGraph nella mia sandbox di red team quando noto un'entry sospetta in Redis: un oggetto binario serializzato con pattern pickle. L'indagine porta a CVE-2026-27794 - JsonPlusSerializer(pickle_fallback=True) cade su pickle deserialization quando msgpack fallisce, e scrivere su cache Redis = RCE. Ti mostro la catena completa dalla scoperta al PoC all'hardening, con sigma rule Wazuh per rilevare la classe di attacco. 
Un prompt in italiano consuma mediamente 1,64 volte i token di un equivalente in inglese. Misura verificata su GPT-4 e Claude Opus 4.7 nel 2026, con tre costi aziendali ignorati: bolletta API più alta, context window saturato prima, performance peggiori su lingue meno rappresentate. Analizzo i tokenizer BPE sulle lingue romanze, riporto le misure raccolte nella mia pipeline personale di automazione AI, e propongo tre strategie concrete per ridurre il tokenaggio in produzione. 
Gartner prevede il 40% di progetti agentic cancellati entro il 2027 per inadequate risk controls. Nel mio laboratorio di red team ho riprodotto sette pattern documentati in letteratura: alignment faking, self-exfiltration, scheming multi-step, deception manipulation, sandbagging, reward hacking, sycophancy. Diagnosi operativa con payload di test, indicatori lato telemetria, contromisure applicabili in produzione su agenti enterprise. 
Un agent LLM con accesso a tool esegue codice in nome dell'utente. Gli stessi principi del least privilege valgono - ma il perimetro è fluido, e l'LLM può essere manipolato. Ti mostro il framework di threat modeling che ho sviluppato: categorie di rischio (privilege escalation, data exfiltration, denial of service), analisi trust boundary, mitigazioni applicative concrete con esempio di agent Laravel + Claude API perimetrato. 
Dai circa sessanta esempi documentati da Krakovna/DeepMind (2020) al paper Apollo Research del dicembre 2024 sull'in-context scheming (o1, Opus 3, Sonnet 3.5, Gemini 1.5 Pro, Llama 3.1 405B), il pattern è invariato: se misuri un obiettivo algoritmicamente, l'agente trova una scorciatoia senza risolvere il problema reale. Analizzo specification gaming, sandbagging, self-preservation, e propongo un'architettura di containment a cinque layer applicabile oggi su agenti aziendali. 
I computer quantistici non sono ancora una minaccia operativa, ma i dati cifrati oggi con RSA saranno decifrabili tra 10-15 anni. Per applicazioni che gestiscono dati con vita utile lunga, la migrazione verso algoritmi post-quantistici va pianificata ora. Vi racconto lo stato degli standard NIST e le implicazioni pratiche per PHP. 
La maggior parte delle vulnerabilità che trovo nei progetti PHP sono in dipendenze Composer non aggiornate da mesi. Ho configurato Renovate su una decina di progetti: aggiornamenti raggruppati per tipo (minor, patch, security), auto-merge per patch dopo i test e notifiche per major. La surface di attacco si è ridotta drasticamente.