Come proteggere agenti AI, server MCP e applicazioni LLM in produzione

Agenti AI, server MCP e applicazioni basate su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) stanno entrare nei codici sorgenti più velocemente del tempo che i programmi di sicurezza tradizionali riescono a seguire. Questo fenomeno ha reso necessario un approccio diverso per garantire la sicurezza in produzione. Il problema non riguarda solo la protezione dei dati, ma anche la gestione del comportamento degli agenti, la configurazione dei server e la gestione delle applicazioni generate da modelli AI. La complessità crescente richiede una strategia completa, che unisca la prevenzione, la rilevazione e la risposta alle minacce emergenti.

Identificare e mitigare i rischi di sicurezza

La sicurezza delle applicazioni AI non può più basarsi solo su codice e vulnerabilità tradizionali. L’agentic AI, che si basa su modelli, prompt, contesto, input e strumenti, introduce nuove forme di rischio. La gestione del comportamento degli agenti richiede un’analisi a livello di interazione, configurazione, integrazione, modello e codice. Questi cinque strati rappresentano la superficie d’attacco principale. Per esempio, un agente con permessi eccessivi può eseguire azioni dannose senza alcun exploit, mentre un modello obsoleto può continuare a fornire previsioni senza aggiornamenti.

La gestione del comportamento degli agenti richiede una visione completa del sistema.

Per affrontare queste sfide, è necessario adottare un framework pratico che permetta di identificare, correggere e proteggere le applicazioni AI in produzione. Il documento di riferimento di Mend.io propone un approccio organizzato in tre fasi: vedere ciò che è importante, correggere ciò che è importante in modo rapido e proteggere l’AI in produzione. Questo include sette artefatti riutilizzabili, tra cui una mappa delle superfici d’attacco a cinque livelli, un elenco di controlli di configurazione e un piano di maturità.

Automatizzare la gestione e la protezione

La gestione della sicurezza in un ambiente AI richiede un’automazione mirata. L’approccio proposto include la priorizzazione e la triage dei rischi, basati su criteri come la raggiungibilità, l’esploitable, il contesto aziendale e l’amplificazione del rischio. L’automazione deve essere supportata da prove e da un’analisi dei dati, evitando di delegare decisioni critiche a sistemi senza evidenza. Inoltre, la protezione in tempo reale richiede l’uso di guardrails, la raffinamento dei prompt e il controllo delle policy.

La protezione in tempo reale richiede un equilibrio tra automazione e controllo umano.

Le misure di protezione includono l’uso di guardrails come SDK Python integrato o come server API Docker, che permettono di bloccare accessi non autorizzati e di monitorare le richieste in entrata e uscita. La gestione dei prompt deve seguire cinque modelli: assumere la divulgazione, separare istruzioni e dati, limitare l’area di impatto, versionare e revisionare i prompt, e testare in modo adversario. Questi approcci non solo migliorano la sicurezza, ma riducono la necessità di istruzioni esplicite per evitare azioni pericolose.

Un piano di maturità per la sicurezza AI

Il documento propone un piano di maturità a quattro fasi: iniziale, sviluppo, controllo e leadership. Questo piano è allineato con standard come NIST AI RMF, OWASP AIMA, ISO/IEC 42001 e il Regolamento UE sulla IA. L’autovalutazione di 15 domande permette di classificare il livello di maturità, da emergente a leader. Questo strumento è utile per valutare lo stato attuale e per pianificare miglioramenti mirati. La protezione delle applicazioni AI in produzione richiede un’attenzione costante e un’adeguata gestione dei rischi. L’adozione di un framework completo, che unisca la prevenzione, la rilevazione e la risposta, è essenziale per affrontare le minacce emergenti e garantire la sicurezza in un ambiente in rapida evoluzione.