Il nuovo pericolo dell’IA: un agente può ingannarne un altro per rubare informazioni
Gli agenti di intelligenza artificiale possono diventare il bersaglio di altri sistemi AI e trasformarsi, senza rendersene conto, in strumenti per sottrarre dati.
La diffusione degli agenti AI introduce una nuova categoria di rischi informatici. Non è più necessario ingannare direttamente una persona: un sistema può manipolare un altro agente attraverso istruzioni nascoste nei contenuti che quest’ultimo deve elaborare, inducendolo a compiere azioni non previste.
Quando un contenuto diventa un comando per l’IA
Il problema nasce dalla cosiddetta prompt injection. Un agente può ricevere l’ordine di leggere una pagina, un documento o un messaggio e trovarvi istruzioni costruite appositamente per alterarne il comportamento.
Se il sistema non riesce a distinguere correttamente i dati che deve analizzare dalle istruzioni che deve eseguire, un contenuto esterno può trasformarsi in un comando. Il rischio aumenta quando l’agente dispone dell’accesso a posta elettronica, documenti, cloud, calendario o altri servizi personali e aziendali.
Un agente può sfruttarne un altro
Lo scenario diventa ancora più delicato negli ambienti in cui diversi agenti AI comunicano tra loro. Un agente compromesso o progettato con finalità ostili potrebbe fornire informazioni manipolate a un secondo agente, tentando di convincerlo a recuperare dati o utilizzare strumenti a cui il primo sistema non avrebbe accesso diretto.
In pratica, l’intelligenza artificiale può diventare contemporaneamente il bersaglio e lo strumento dell’attacco. L’utente potrebbe non interagire mai direttamente con il contenuto malevolo.
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Il rischio cresce con l’accesso a email e cloud
La capacità degli agenti di utilizzare strumenti esterni è ciò che li rende particolarmente utili, ma anche ciò che aumenta le conseguenze di un eventuale attacco. Un chatbot che genera soltanto testo ha possibilità operative limitate; un agente autorizzato a leggere email, aprire documenti o utilizzare servizi cloud può invece agire direttamente sui dati.
Recenti ricerche sulla sicurezza degli agenti hanno già mostrato come istruzioni nascoste all’interno di messaggi possano essere interpretate come comandi. In alcuni test, le protezioni hanno riconosciuto il comportamento pericoloso soltanto dopo l’esecuzione dell’azione.
Le difese basate soltanto sul modello non bastano
Gli esperti sottolineano quindi la necessità di controllare non soltanto ciò che il modello legge o genera, ma soprattutto le azioni concrete che può effettuare attraverso strumenti, API e servizi collegati.
Tra le contromisure diventano importanti la separazione dei privilegi, la conferma dell’utente prima delle operazioni sensibili, la limitazione dell’accesso ai dati e controlli indipendenti sulle azioni richieste dagli agenti.
Gli agenti AI richiedono nuove regole di sicurezza
Più questi sistemi diventano autonomi, maggiore è la necessità di progettare protezioni che considerino l’intera catena operativa. La sicurezza non può fermarsi alla capacità dell’IA di riconoscere un prompt sospetto: deve impedire che un’istruzione non affidabile possa trasformarsi in un’azione capace di esporre informazioni.
La possibilità che un agente inganni un altro dimostra quindi quanto rapidamente stia cambiando il panorama della cybersecurity. Gli stessi strumenti progettati per automatizzare il lavoro possono creare nuovi percorsi di attacco quando ricevono accesso a dati e servizi sensibili.
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