Nel 2026 l’intelligenza artificiale aiuterà le aziende a lavorare più velocemente e a sviluppare prodotti migliori, ma ha anche creato un potenziale rischio economico di 4,88 milioni di dollari per il business media.
Al giorno d’oggi, sono milioni gli utenti che hanno aggiunto strumenti AI ai loro processi lavorativi. Nonostante l’utilizzo massiccio di tale tecnologia, questa viene ancora poco considerata in un ambito come la sicurezza.
Firewall e strumenti simili, non sono infatti precauzioni sufficienti per bloccare file manipolati dall’IA. Ciò crea uno scenario ancora più delicato rispetto al passato, tanto per i singoli utenti quanto per gruppi di lavoro.
Nel contesto enterprise, vi è un rischio ancora più elevato rispetto che altrove. Proprio per questo motivo, il sito stellarraccoon.com ha proposto 10 diverse strategie di sicurezza che, secondo quanto riportato dalla stessa piattaforma, se adottate dal responsabile, rendono un’infrastruttura molto più sicura rispetto alla media del settore.
Ecco ognuna di esse, con tanto di spiegazione pratica su come attuarle.
1- Trova e Risolvi i casi di Shadow AI
Il tuo team sta probabilmente utilizzando strumenti IA, proprio ora, senza che tu ne sia a conoscenza. Questo fenomeno viene definito “Shadow AI“. I dipendenti utilizzano questi LLM senza autorizzazione per scrivere email o qualche codice più velocemente, ma questo mette i dati della tua azienda a rischio rilevante.
Secondo alcuni studi, il 65% di strumenti AI vengono utilizzati senza esplicita approvazione IT. I dati IBM del 2025 mostrano che lo Shadow AI ha causato il 20% di tutte le violazioni dei dati.
L’AI Security Posture Management, ovvero AI-SPM, è la soluzione: gli strumenti AI-SPM scandagliano la tua rete specificamente per l’utilizzo di piattaforme IA nascoste, evidenziando tali attività e dunque garantendo una governance corretta dello Shadow AI.
2-La Correzione di 5 Minuti per gli Attacchi di Prompt Injection
Gli hacker utilizzano un trucco chiamato prompt injection per infiltrarsi nei tuoi sistemi IA.
I malintenzionati inseriscono dei “comandi segreti” nei prompt, e l’IA legge il testo e obbedisce alle regole nascoste dell’hacker invece che alle tue direttive. Questo può avvenire direttamente da un utente o in modo indiretto, attraverso file che l’IA legge.
I numeri, in tal senso, sono impressionanti: 94,4% dei modelli IA non testati possono essere facile preda per operazioni di prompt injection diretti. Un potenziale rimedio può essere l’utilizzo di un gateway IA. Questo non è altro che una piattaforma di controllo centrale che si interpone tra le tue applicazioni e gli LLM, gestendo e proteggendo le interazioni con l’IA.
3- Vai oltre al Penetration Test occasionale
Gli hacker utilizzano metodi diversi per manipolare i sistemi IA.
Alcuni utilizzano l’evasione del modello per bypassare i tuoi filtri di sicurezza e ingannano l’IA, facendo rivelare alla stessa dati privati, altri agiscono in modo diverso.
Devi combattere con l’AI Red Teaming continuo. Ciò significa agire come un hacker per attaccare la tua stessa IA e testarne le capacità difensive: esegui simulazioni per scoprire esattamente dove il tuo modello fallisce, e questo rivela buchi di sicurezza nascosti prima che i cybercriminali li trovino.
Gli esercizi di red team specifici per AI scoprono 3,2 volte più rischi di sicurezza rispetto al penetration testing standard. Non puoi fare questo una sola volta: a ogni aggiornamento della tua IA, devi testarla di nuovo. Deve diventare una parte automatica del tuo lavoro: rendere questo testing continuo garantisce che le tue difese siano adeguate e resistenti contro gli attacchi più innovativi.
4- Come fermare il Tool Poisoning
I modelli IA hanno bisogno di accesso ai tuoi database interni per essere veramente utili.
Questi si collegano ai tuoi sistemi utilizzando il Model Context Protocol, ma questa connessione crea un buco di sicurezza molto pericoloso. Gli hacker possono infiltrarsi in questa breccia: questo è chiamato Tool Poisoning.
Una volta che l’intrusione è avvenuta, i cybercriminali inseriscono istruzioni sbagliate nei dati che l’IA legge, forzando la stessa con comandi non autorizzati direttamente sui tuoi sistemi. Un sistema compromesso può essere utilizzato per eliminare file o svolgere altre azioni invasive.
Per contrastare il Tool Poisoning, devi introdurre dei sistemi di controllo MCP. Questi analizzeranno ogni singolo comando, attraverso guardrail posizionati tra l’IA e il database, monitorando e revisionando ogni comando prima che venga eseguito.
5- Previeni il RAG Data Poisoning
La tua IA probabilmente legge dai tuoi file aziendali privati per rispondere alle domande dei dipendenti. Questo processo è chiamato Retrieval-Augmented Generation, ovvero RAG.
Gli attaccanti conoscono questa prassi e tentano di introdurre dati sbagliati nei tuoi file, inquinando i database vettoriali di cui la tua IA si fida. Quando l’IA legge questo dato sbagliato, apprende fatti manipolati esternamente e poi dà ai tuoi dipendenti risposte false o dannose.
Secondo l’OWASP Top 10, il documento di riferimento standard per i 10 rischi di sicurezza più critici per le applicazioni web, il RAG è considerato come uno dei maggiori pericoli del settore. I cybercriminali che ottengono questo tipo di accesso al database possono limitare l’uso e la modifica dei documenti aziendali.
Per contrastare questo tipo di attacco, dovresti controllare in modo costante i tuoi dati, sfruttando strumenti matematici come l’hashing crittografico per bloccare i tuoi file e provare che gli hacker non hanno cambiato segretamente i dati sorgente.
Un’altra pratica utile in tal senso è costituita da controlli di integrità degli embedding con cadenza giornaliera.
6- Limita l’Excessive Agency nell’IA agentica
L’IA non è più solo una semplice chatbot, come il primo ChatGPT: l’IA agentica è un’evoluzione notevole, visto che permette a tale tecnologia di svolgere compiti, anche complessi, per te.
Può inviare email, comprare software o cambiare impostazioni di sistema il tutto in autonomia. Dare all’IA troppo potere, almeno al giorno d’oggi, è però molto pericoloso. Questo rischio viene in gergo definito come Excessive Agency.
All’inizio del 2025, i test di sicurezza hanno esaminato i sistemi multi-agent senza limiti di sicurezza, e gli hacker hanno raggiunto un tasso di compromissione di 100%, con annesso furto di dati.
Per evitare spiacevoli incidenti, devi restringere cosa questi agenti intelligenti possono fare: offri agli stessi solo l’accesso API esatto di cui hanno bisogno per fare il loro lavoro specifico. Un esempio banale ma concreto? Se un agente ha solo bisogno di leggere email, non permettere che le possa eliminare.
7- Impedisci all’IA di accedere a dati non essenziali per il suo funzionamento
Gli hacker sanno come sfruttare la memoria dell’IA: fanno domande alla stesa per costringerla a ripetere le tue informazioni private. In questo modo, possono rubare nomi di clienti, indirizzi e persino numeri di carte di credito, il tutto direttamente da una semplice chat.
Per prevenire tale evenienza, innanzitutto devi limitare cosa l’IA apprende: pratica una minimizzazione dei dati rigorosa. Dai all’IA solo le nozioni di cui ha bisogno per lavorare e rimuovi tutti i dettagli sensibili prima che un malintenzionato cerchi di intromettersi.
8- Protegge la tua supply chain con un AI-BOM
Forza i tuoi fornitori software a utilizzare un AI-BOM, sigla che sta per Artificial Intelligence Bill of Materials.
Questo strumento lista ogni dataset, modello base e libreria di codice che hanno usato per costruire i loro strumenti IA di terze parti. Ciò permette al tuo team di sicurezza di controllare il lavoro del vendor cercando eventuali vulnerabilità note. Considera che l’EU AI Act rende questo tipo di reporting obbligatorio per metà 2026: rifiuta di comprare da fornitori che non aderiscono a questa filosofia.
9- L’IA per controllare l’IA
Secondo alcune stime, il 2,6% di tutti i prompt dei dipendenti contengono dati aziendali privati. I lavoratori possono copiare per errore codice sorgente segreto o altri dati sensibili direttamente negli strumenti IA pubblici.
Blocca qualsiasi prompt che contiene password o numeri privati. In seconda battuta, esegui la sanificazione degli output prima che la risposta dell’AI raggiunga l’utente: questo ferma l’IA dal condividere informazioni sensibili ai soggetti sbagliati.
Eventualmente puoi adottare un secondo modello IA più piccolo con il compito di monitorare la piattaforma principale per sovrintendere, da una posizione esterna, gli output.
10- Gestisci il rischio con NIST AI RMF
Smetti di affidarti all’istinto quando si parla di sicurezza e IA: per operare in modo sicuro, hai bisogno di un piano reale e consolidato per la gestione del rischio a livello enterprise.
A tal proposito, dovresti pensare a strumenti come il NIST AI RMF, che è un framework chiaro e facile da utilizzare, creato da esperti governativi. Questo eleva l’asticella della cybersecurity nella tua azienda, portando il processo da test, analisi e correzioni casuali a un piano strutturato ed efficace.
Il framework è costituito da quattro parti principali:
- Governa le tue regole IA e costruisci una catena di comando chiara;
- Mappa esattamente dove usi l’IA e identifica i rischi specifici;
- Misura quanto bene la tua IA funziona e traccia le sue metriche di sicurezza;
- Lo strumento esegue con cadenza giornaliera tutti i controlli del caso.
Con un approccio di questo tipo, puoi ottenere una mitigazione notevole dei rischi.
