La cybersecurity degli agenti AI è diventata un tema centrale perché questi sistemi, sempre più autonomi e interconnessi, possono potenziare la difesa ma anche ampliare drasticamente la superficie d’attacco.
Capire come funzionano, quali vettori li colpiscono e quali controlli servono è il primo passo per una strategia resiliente.
Indice degli argomenti
Cybersecurity degli agenti AI: perché cambia il paradigma
Gli agenti di Intelligenza Artificiale (AI) rappresentano la nuova frontiera dell’automazione aziendale. Secondo Gartner, sono entità software (semi)autonome che utilizzano tecniche di AI per percepire, decidere e agire nel loro ambiente digitale o fisico, mentre IBM li definisce come sistemi in grado di svolgere autonomamente compiti progettando il proprio flusso di lavoro e utilizzando gli strumenti disponibili. Il loro funzionamento si basa su un ciclo continuo di percezione, ragionamento, azione e apprendimento.
Nel campo della cybersecurity, questi agenti sono al centro di un cambiamento di paradigma. Da un lato, sono strumenti di difesa avanzati, capaci di potenziare i sistemi SIEM e di rilevare anomalie con una precisione senza precedenti; dall’altro, la loro autonomia li trasforma in una superficie d’attacco inedita e complessa. Questa duplice natura non è un semplice compromesso, ma un paradosso strategico che obbliga gli addetti ai lavori a ripensare dalle fondamenta i loro modelli di rischio.
Autonomia e blast radius
Difatti, l’autonomia, la memoria contestuale e l’interoperabilità che definiscono gli agenti AI creano vulnerabilità intrinseche che trascendono la sicurezza applicativa tradizionale. La loro capacità di agire in modo indipendente e di interagire con molteplici sistemi espande in modo significativo il potenziale raggio d’azione (blast radius) di un attacco, aumentando l’impatto operativo di una compromissione.
Adversarial machine learning: il cuore dei nuovi rischi
La disciplina fondamentale che studia questi nuovi rischi è l’Adversarial Machine Learning (AML), un campo che si concentra sugli attacchi diretti agli algoritmi di machine learning. Gli attacchi AML violano l’ipotesi statistica fondamentale secondo cui i dati di addestramento e di test provengono dalla stessa distribuzione, introducendo dati manipolati per alterare il comportamento del modello in modi imprevisti e dannosi.
Cerchiamo di esplorare alcune tipologie di attacco.
Data poisoning: backdoor, bias, RAG
Iniziamo con il Data Poisoning (avvelenamento dei dati). Si tratta di un attacco che compromette l’integrità di un modello AI inserendo dati corrotti, manipolati o distorti nel suo processo di apprendimento. Questa manipolazione può avvenire in qualsiasi fase del ciclo di vita dell’AI: durante il training iniziale, il fine-tuning o persino in tempo reale attraverso le pipeline di Retrieval-Augmented Generation (RAG). L’obiettivo è creare backdoor nascoste, introdurre bias sistematici o degradare le performance generali del modello.
Un attacco di successo può alterare permanentemente l’output di un agente, inducendolo a compiere azioni non sicure.
Il caso Tay e il rischio dell’apprendimento continuo
Un esempio emblematico è il caso del chatbot Tay di Microsoft. Progettato per apprendere dalle interazioni con gli utenti su Twitter, Tay fu rapidamente bersagliato da troll che lo “addestrarono” a pubblicare messaggi offensivi. In meno di 16 ore, l’agente fu disattivato. Il caso Tay dimostra in modo emblematico la vulnerabilità al data poisoning che affligge non solo la fase di training, ma soprattutto il ciclo di interazione continua: un rischio amplificato nelle moderne architetture, dove gli agenti apprendono anche da fonti esterne non verificate.
Prompt injection: attacchi diretti e indiretti
Un’altra tipologia di attacco è il Prompt Injection, classificato da OWASP come una delle principali minacce per i Large Language Models (LLM) su cui si basano molti agenti AI. Questo attacco consente a un avversario di sovrascrivere le istruzioni originali del sistema (system prompt) tramite input manipolati, inducendo l’agente a compiere azioni non autorizzate.
Si distinguono due tipologie principali.
Iniezione diretta: jailbreaking e bypass dei protocolli
Nell’iniezione diretta (jailbreaking), l’attaccante inserisce istruzioni malevole direttamente nell’input visibile, tentando di far ignorare al modello i suoi protocolli di sicurezza.
Iniezione indiretta: istruzioni nascoste in fonti apparentemente fidate
Più insidiosa è l’iniezione indiretta, che nasconde le istruzioni dannose all’interno di fonti di dati esterne che l’agente processa e considera “fidate”, come documenti, pagine web, commenti HTML o metadati. Poiché l’input malevolo è celato in contenuti apparentemente legittimi, questo vettore può bypassare i tradizionali controlli di validazione dell’input e indurre l’agente a esfiltrare dati sensibili o a eseguire comandi dannosi con i privilegi del sistema.
Evasion attacks e riservatezza: quando l’input inganna il modello
Oltre all’integrità e al controllo, gli avversari possono colpire le performance e la riservatezza degli agenti AI con tecniche specifiche. Gli Evasion Attacks mirano a causare una misclassificazione del modello, introducendo lievi alterazioni all’input, spesso impercettibili per un essere umano.
Un esempio critico riguarda i veicoli autonomi: la manipolazione fisica di un segnale stradale, ad esempio tramite semplici adesivi, può ingannare il sistema di visione artificiale e indurlo a interpretare erroneamente un segnale di “Stop” come un segnale di “Limite di velocità”. Questo caso dimostra come una manipolazione quasi impercettibile possa scatenare una conseguenza digitale potenzialmente molto dannosa, un rischio intrinseco degli agenti AI che operano nel mondo reale (i c.d. sistemi cyber-fisici).
Per quanto concerne gli attacchi alla riservatezza, l’obiettivo del bad actor è estrarre informazioni sensibili utilizzate durante l’addestramento del modello. Tecniche come il Model Inversion tentano di ricostruire i dati di training a partire dagli output del modello, mentre gli attacchi di Membership Inference cercano di determinare se un dato specifico (ad esempio, la cartella clinica di un individuo) fosse presente nel dataset originale.
Agenti AI: postura difensiva su tre colonne
Ma, rispetto a queste minacce, qual è la postura da tenere in termini di cybersecurity? Appare chiaro che la natura dinamica e imprevedibile delle minacce contro gli agenti AI rende inefficaci le difese perimetrali statiche.
In questo scenario, una strategia di sicurezza moderna e resiliente deve poggiare su tre colonne portanti: la progettazione di modelli intrinsecamente robusti (Robustness Engineering), l’implementazione di controlli di sicurezza in tempo reale (Runtime Security) e l’adozione di un paradigma strategico come lo Zero Trust.
Questo approccio integrato permette di costruire difese che si adattano e reagiscono alle minacce emergenti, partendo dalla solidità del modello stesso. Cerchiamo di spendere qualche parola su questi argomenti.
Robustness engineering
La robustezza del modello è la capacità di mantenere performance accurate e coerenti nonostante la presenza di perturbazioni, rumore o attacchi avversari. È una caratteristica fondamentale per applicazioni critiche dove la stabilità delle previsioni è vitale. Per costruirla, si combinano diverse tecniche chiave, che agiscono su dati, training e generalizzazione.
Adversarial training: addestrare anche contro l’attacco
L’adversarial training consiste nell’addestrare il modello includendo esplicitamente esempi avversari (input deliberatamente manipolati) nel dataset di training. Questo processo “insegna” al modello a riconoscere e resistere a tentativi di manipolazione futuri, migliorandone la resilienza.
Qualità e provenienza dei dati: difendere la supply chain del modello
Per mitigare i rischi di Data Poisoning, è imperativo utilizzare dati di addestramento di alta qualità e di provenienza verificata. L’implementazione di rigorosi processi di validazione e filtraggio dei dati è essenziale per proteggere la catena di approvvigionamento del modello da input corrotti.
Regolarizzazione: ridurre overfitting e fragilità
Tecniche come il dropout o la regolarizzazione L1/L2 prevengono l’overfitting, impedendo al modello di “memorizzare” i dati di training. Un modello meno rigido è intrinsecamente più resistente agli attacchi di evasione che sfruttano debolezze apprese, migliorandone la capacità di generalizzare.
Runtime security: anomaly detection e difesa multi-agente
Oltre a quanto sopra, data la velocità con cui un agente può agire, diventa indispensabile il monitoraggio in tempo reale. Gli agenti AI stessi possono diventare potenti strumenti difensivi, applicando tecniche avanzate per proteggere l’infrastruttura in fase di esecuzione.
L’analisi comportamentale (Behavioral Analytics) e il rilevamento di anomalie (Anomaly Detection) sono cruciali: i sistemi AI stabiliscono una linea di base del comportamento “normale” di utenti e processi e identificano deviazioni sospette che potrebbero indicare un attacco in corso. Questo approccio proattivo è fondamentale per intercettare minacce silenziose che sfuggono ai controlli basati su regole statiche.
Inoltre, stanno emergendo framework di difesa multi-agente, in cui agenti LLM specializzati collaborano in pipeline coordinate per rilevare e neutralizzare minacce complesse come il prompt injection in tempo reale, operando alla stessa velocità dell’attacco.
Zero trust nella cybersecurity degli agenti AI
Come accennato, l’architettura Zero Trust è la strategia più adatta per proteggere gli agenti AI, che per loro natura operano trasversalmente nell’infrastruttura aziendale. Il suo principio fondante è “Mai fidarsi, verificare sempre”, eliminando ogni concetto di fiducia implicita basata sulla posizione di rete. L’applicazione dei tre pilastri dello Zero Trust al contesto AI è cruciale.
Come primo pilastro, ogni richiesta di accesso deve essere autenticata e autorizzata (verifica esplicita). Nel contesto in parola, questo significa che ogni agente, ogni tool che invoca e ogni microservizio con cui interagisce deve possedere un’identità granulare ed essere verificato continuamente sulla base di molteplici segnali.
Il secondo pilastro è l’accesso con privilegi minimi (Least Privilege Access). Gli agenti devono operare con il minimo dei permessi necessari per eseguire le loro funzioni. Questo principio è la contromisura architettonica più efficace contro gli attacchi di prompt injection, poiché limita drasticamente il blast radius di un agente compromesso, rendendo inefficaci i tentativi di esfiltrazione dati o di esecuzione di comandi non autorizzati.
Ultimo, ma non meno importante, è il principio Assume Breach: la strategia parte dal presupposto che un attacco sia inevitabile. La micro-segmentazione della rete isola i carichi di lavoro AI, impedendo il movimento laterale di un aggressore. Allo stesso tempo, la crittografia end-to-end protegge i dati sia in transito che a riposo, garantendo che rimangano inaccessibili anche in caso di violazione dell’infrastruttura.
Governance: NIST AI RMF, EU AI Act e liability
Oltre alle difese tecniche, un’adozione sicura degli agenti AI richiede un solido quadro di governance per gestire i rischi in modo sistematico e affrontare le questioni di responsabilità legale e conformità normativa. Le decisioni autonome degli agenti sollevano interrogativi cruciali su chi sia responsabile in caso di errore, rendendo indispensabile l’allineamento con framework riconosciuti come il NIST AI RMF per la gestione del rischio e con normative emergenti come l’EU AI Act, che sta definendo il panorama legale in Europa.
Il NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) è una guida volontaria che offre un approccio strutturato per gestire i rischi associati ai sistemi di Intelligenza Artificiale. Il suo scopo è migliorare l’affidabilità e la fiducia nei sistemi AI, promuovendo una progettazione, uno sviluppo e un utilizzo responsabili. Il framework si articola in quattro funzioni principali: Govern (stabilire cultura e responsabilità), Map (identificare contesto e rischi, includendo threat modeling agentico), Measure (definire metriche su robustezza, accuratezza e bias) e Manage (allocare risorse, mitigare e monitorare nel tempo).
L’EU AI Act adotta un approccio basato sul rischio, classificando i sistemi AI in categorie a seconda del potenziale danno. Gli agenti autonomi impiegati in settori critici (come sanità, trasporti o infrastrutture) sono spesso considerati “ad alto rischio”. Per gli sviluppatori, questo si traduce in un onere di governance e documentazione non trascurabile, che richiede un investimento proattivo in trasparenza e conformità fin dalla fase di progettazione.
Una delle sfide più complesse è quella della responsabilità legale (liability). Le caratteristiche di imprevedibilità e opacità (il cosiddetto effetto black box) dei modelli avanzati rendono difficile attribuire la colpa per un’azione dannosa compiuta da un agente. Per affrontare questa lacuna, l’Unione Europea ha proposto la Direttiva sulla Responsabilità da AI (AI Liability Directive – AILD), che mira ad alleggerire l’onere della prova per le vittime di danni causati da sistemi AI, facilitando l’accesso alla giustizia.
In questo contesto, la Explainable AI (XAI) diventa uno strumento legale e di governance fondamentale. Le tecniche XAI forniscono trasparenza e tracciabilità, generando un audit trail comprensibile delle decisioni prese da un agente. Questo registro non è solo utile per il debugging, ma diventa una prova cruciale per dimostrare la dovuta diligenza, attribuire la responsabilità e difendersi in sede legale, garantendo così l’effettiva accountability del sistema.
Raccomandazioni finali di cybersecurity degli agenti AI
In conclusione, alla luce di quanto indicato, appare utile formulare alcune raccomandazioni strategiche per le organizzazioni che implementano o intendono implementare agenti AI.
- Adottare un framework Zero Trust per i carichi di lavoro AI: applicare il principio dell’accesso con privilegi minimi a tutte le risorse, limitando rigorosamente le API, i dati e gli strumenti a cui un agente può accedere. Implementare la micro-segmentazione per isolare i processi agentici critici, contenendo così il potenziale danno derivante da una compromissione e impedendo il movimento laterale all’interno della rete.
- Integrare la sicurezza nell’intero ciclo di vita dell’AI (Secure AI Lifecycle): applicare i principi del NIST AI RMF fin dalla fase di progettazione. Eseguire sessioni di threat modeling specifiche per minacce agentiche, come l’iniezione di prompt indiretta e l’avvelenamento della pipeline RAG. Implementare scansioni di sicurezza continue nel codice, nelle dipendenze e nei dati di addestramento per identificare e mitigare le vulnerabilità prima della messa in produzione.
- Investire in monitoraggio runtime e Explainable AI (XAI): dotarsi di strumenti per il monitoraggio comportamentale in tempo reale e per il rilevamento di anomalie, capaci di identificare attività sospette che indicano un attacco in corso. Considerare le soluzioni XAI un investimento critico non solo per il debugging e l’ottimizzazione del modello, ma anche come strumento indispensabile per garantire la conformità normativa (es. EU AI Act) e la difendibilità legale in caso di incidenti.
