L'esplosione dell'intelligenza artificiale generativa e l'adozione di Copilot
Gli assistenti basati su modelli linguistici di grandi dimensioni non sono più in fase sperimentale.
Le aziende di tutti i settori si sono affrettate a integrare l’intelligenza artificiale generativa nei loro flussi di lavoro.
Microsoft 365 Copilot è uno degli esempi più importanti.
Entro la metà del 2024, più di diecimila aziende avevano adottato Copilot. L’assistente funziona con Outlook, Word, Excel, PowerPoint e Teams. I dipendenti lo utilizzano per redigere contenuti, generare report, riassumere conversazioni e ricercare informazioni organizzative. L’adozione è stata rapida perché Copilot e strumenti simili integrano l’intelligenza artificiale direttamente in software familiari. Senza uscire dall’applicazione, un dipendente può chiedere all’intelligenza artificiale di scrivere un aggiornamento di stato o analizzare un foglio di calcolo.
Diversi fattori guidano questa rapida crescita.
In primo luogo, l’intelligenza artificiale generativa riduce le barriere all’automazione. Gli utenti non tecnici possono porre domande in linguaggio naturale invece di scrivere codice. In secondo luogo, le aziende si trovano ad affrontare la pressione competitiva. I leader ritengono che le aziende che sfruttano l’intelligenza artificiale saranno più produttive, quindi incoraggiano i dipendenti a sperimentare. In terzo luogo, i principali fornitori di tecnologia hanno integrato l’intelligenza artificiale nei loro prodotti di punta, rendendone quasi inevitabile l’adozione. Microsoft include le licenze Copilot in alcuni abbonamenti aziendali, il che significa che molte aziende lo pagano già. Infine, i primi casi di successo alimentano l’interesse. Le organizzazioni segnalano una produzione di contenuti più rapida, un servizio clienti migliore e decisioni più consapevoli quando utilizzano l’intelligenza artificiale.
Tuttavia, l’adozione sta superando la gestione del rischio. Molte organizzazioni hanno consentito un ampio accesso agli strumenti di intelligenza artificiale senza definire policy chiare per l’utilizzo, la classificazione dei dati o l’integrazione con i controlli di sicurezza esistenti. I dipendenti utilizzano chatbot consumer con scarsa supervisione. Possono inserire codice proprietario o dati personali in modelli pubblici che registrano le interazioni. Senza una guida, gli sviluppatori sperimentano architetture plug-in e sistemi di generazione aumentata del recupero (RAG) che collegano i modelli ai database interni. Questa connettività aumenta il rischio di esposizione accidentale. Secondo il National Institute of Standards and Technology, gli attacchi di prompt injection – in cui gli avversari forniscono istruzioni dannose che ignorano il comportamento previsto di un modello – sono stati segnalati come un rischio emergente di primaria importanza. Il NIST definisce l’iniezione di prompt indiretta “la più grande falla di sicurezza dell’IA generativa”. L’Open Web Application Security Project (OWASP) classifica l’iniezione di prompt come la minaccia numero uno per le applicazioni di modelli linguistici di grandi dimensioni.
L’adozione dell’intelligenza artificiale amplifica quindi la necessità per i responsabili della sicurezza di comprendere il funzionamento di questi strumenti e come possono essere utilizzati in modo improprio. Le organizzazioni, oltre a voler responsabilizzare la propria forza lavoro, devono anche proteggere i dati e rispettare le normative. Per raggiungere entrambi gli obiettivi, è necessario un approccio proattivo.
Perché gli strumenti di intelligenza artificiale pongono rischi nascosti di fuga di dati
Quando i dipendenti interagiscono con gli assistenti AI, spesso danno per scontato che lo strumento sia sicuro quanto qualsiasi software aziendale. Dopotutto, l’assistente appare all’interno di applicazioni affidabili. Eppure, gli strumenti AI introducono nuove vie di fuga per i dati. Comprendere questi meccanismi è essenziale per prevenire le violazioni.
Iniezione tempestiva e uso improprio del contesto
I modelli di intelligenza artificiale producono risposte basate su prompt di input e, in contesti aziendali, su contesto aggiuntivo recuperato da fonti interne. Gli aggressori hanno capito che, se riescono a influenzare il prompt o il contenuto letto dal modello, possono manipolarne il comportamento . Un attacco di iniezione di prompt incorpora istruzioni dannose in un documento o messaggio. Quando il modello legge il contenuto, esegue i comandi nascosti. Ciò può far sì che il modello ignori i guardrail, trasmetta informazioni sensibili o esegua azioni al di fuori dell’ambito previsto. Poiché il modello segue le istruzioni nel suo contesto, l’utente potrebbe non rendersi conto che qualcosa non va finché la risposta non contiene dati non autorizzati.
Agenti AI con accesso esterno
Gli strumenti di intelligenza artificiale moderni spesso agiscono come agenti, il che significa che possono richiamare API esterne, interrogare database o inviare e-mail per svolgere attività. Questa connettività aumenta l’utilità, ma espande anche la superficie di attacco. Se un aggressore inganna il modello e gli fa usare i suoi privilegi, può accedere ai dati o attivare azioni. Ad esempio, se un chatbot ha l’autorizzazione a interrogare un sistema di gestione delle relazioni con i clienti, un’iniezione potrebbe richiedere tutti i record dei clienti. Il modello potrebbe generare i dati o inviarli a un endpoint controllato dall’aggressore . Senza restrizioni e monitoraggio adeguati, tale uso improprio potrebbe non essere rilevato.
Mancanza di filtraggio di input e output
Lo sviluppo software tradizionale include la convalida degli input per prevenire gli attacchi di iniezione. I sistemi di intelligenza artificiale richiedono protezioni simili , ma la complessità è maggiore. I modelli possono interpretare istruzioni incorporate in immagini, blocchi di codice o linguaggi di markup. Se un’organizzazione non filtra questi input o non pulisce gli output, istruzioni nascoste potrebbero sfuggire. Nel caso di EchoLeak , l’attacco ha utilizzato link Markdown in stile di riferimento che hanno bypassato la redazione dei link. Poiché la funzione di riepilogo del modello ha incluso automaticamente il link, l’esfiltrazione dei dati è avvenuta senza l’interazione dell’utente.
Shadow AI e strumenti non approvati
In alcune organizzazioni, i dipendenti utilizzano strumenti di intelligenza artificiale consumer per comodità. Inseriscono dati sensibili in chatbot pubblici o utilizzano modelli open source su dispositivi personali. Questi strumenti non autorizzati possono archiviare e riutilizzare i dati, creando nuove possibilità di fuga di notizie. Inoltre, i dipendenti potrebbero non rendersi conto che le loro azioni potrebbero violare obblighi normativi o contrattuali. Senza una politica e una formazione chiare, l’intelligenza artificiale ombra diventa un punto cieco.
Monitoraggio e governance insufficienti
Le interazioni con l’intelligenza artificiale spesso rimangono invisibili ai normali sistemi di monitoraggio della sicurezza. I log potrebbero non catturare il contenuto di prompt e risposte, oppure il sistema potrebbe non etichettare i dati come sensibili. Se si verifica un’iniezione di prompt, è difficile individuarla. Molte organizzazioni non dispongono inoltre di strutture di governance formali per determinare chi possiede gli strumenti di intelligenza artificiale, chi approva i casi d’uso e come rispondere agli incidenti. Senza processi definiti, l’organizzazione è lenta a reagire alle minacce emergenti.
Questi fattori di rischio sottolineano la necessità di nuove pratiche di sicurezza su misura per l’IA. Poiché i modelli sono dinamici e possono essere influenzati dagli aggressori, devono essere trattati come codice attivo. Il seguente caso di studio illustra la rapidità con cui una vulnerabilità può essere sfruttata come arma.
Caso di studio: l'exploit Zero Click di EchoLeak
Nel giugno 2025, i ricercatori di Aim Security hanno rivelato EchoLeak , la prima vulnerabilità nota di tipo “zero click prompt injection” a causare una vera e propria esfiltrazione di dati in un sistema di intelligenza artificiale di produzione. EchoLeak ha preso di mira Microsoft 365 Copilot e ha sfruttato il modo in cui elaborava le email di Outlook. L’attacco non ha richiesto alcuna interazione da parte dell’utente. Inviando un’email appositamente creata, l’aggressore poteva indurre Copilot ad accedere ai file interni e a inviarli a un server esterno. Microsoft ha assegnato alla vulnerabilità l’identificatore CVE 2025 32711 e ha rilasciato patch di emergenza per risolverla. Comprendere il funzionamento dell’exploit offre preziose lezioni.
Come funzionava l'attacco
- Invio di email dannose : l’aggressore ha inviato un’email contenente istruzioni nascoste, scritte in un link Markdown in stile riferimento. Questo formato mascherava le istruzioni perché il link sembrava una citazione anziché un comando.
- Elusione del rilevamento : Copilot utilizza un classificatore chiamato XPIA per rilevare le iniezioni rapide. Il payload di EchoLeak ha bypassato questo classificatore. Lo stile di riferimento Markdown non è stato contrassegnato come iniezione e il meccanismo di redazione dei link non lo ha rimosso. L’e-mail dannosa ha anche sfruttato le immagini recuperate automaticamente. Copilot ha scaricato automaticamente le immagini incorporate nelle risposte per fornire anteprime. L’aggressore ha sfruttato questo comportamento per recuperare dati dall’ambiente della vittima.
- Abuso del proxy di Teams : per eludere le policy di sicurezza dei contenuti che bloccano i domini sconosciuti, l’exploit ha utilizzato un’API di anteprima asincrona di Microsoft Teams. Questa API è inclusa in una lista consentita per Copilot. Quando Copilot ha risposto all’email dannosa, ha incorporato un collegamento che puntava a un URL di Microsoft Teams. Questo URL fungeva da proxy, inoltrando la richiesta al server dell’aggressore. Poiché la richiesta proveniva da un dominio attendibile, le policy di sicurezza di Copilot non l’hanno bloccata.
- Escalation dei privilegi ed esfiltrazione : quando Copilot ha riepilogato l’email, ha avuto accesso ai documenti pertinenti archiviati nel contesto dell’utente. Le istruzioni nascoste hanno fatto sì che Copilot includesse informazioni sensibili nel link. Il proxy di Teams ha recuperato il link, inviando i dati all’aggressore senza alcun clic da parte dell’utente. L’intera catena si è verificata senza il coinvolgimento dell’utente, rendendo l’attacco furtivo.
Lezioni chiave da EchoLeak
- L’intelligenza artificiale è una nuova minaccia : EchoLeak ha dimostrato che la capacità del modello di combinare dati provenienti da e-mail, documenti e chat in un’unica risposta può essere sfruttata. Anche se l’utente non ha commesso alcun errore, il modello ha tradito il suo limite di attendibilità. Ciò dimostra che i punti di integrazione dell’intelligenza artificiale devono essere protetti proprio come qualsiasi altro percorso di codice.
- L’iniezione rapida è una minaccia reale : prima di EchoLeak, gli attacchi di iniezione rapida erano solo teorici. Questa vulnerabilità ha fornito prove concrete del fatto che gli aggressori possono sfruttare istruzioni nascoste per causare perdite di dati. Dimostra inoltre che i meccanismi di rilevamento devono evolversi per individuare nuovi modelli.
- Sono possibili exploit Zero Click : molti team di sicurezza presumevano che le risposte dell’IA richiedessero l’input dell’utente. EchoLeak ha dimostrato che un aggressore può inviare una singola e-mail e innescare una reazione a catena all’interno di Copilot. Ciò significa che i controlli di sicurezza non possono fare affidamento sull’utente per rilevare comportamenti sospetti.
- La divulgazione coordinata è importante : la vulnerabilità è stata scoperta privatamente nel gennaio 2025 e segnalata a Microsoft. L’azienda ha rilasciato una correzione lato server nel maggio 2025, prima della divulgazione pubblica a giugno. Grazie alla divulgazione coordinata, non vi sono prove di sfruttamento in natura. Ciò dimostra l’importanza di una ricerca responsabile e della collaborazione tra i fornitori.
EchoLeak è un campanello d’allarme. Dimostra che i sistemi di intelligenza artificiale possono essere sfruttati in modi che aggirano sia i tradizionali controlli di sicurezza sia le nuove difese specifiche dell’intelligenza artificiale. I responsabili della sicurezza devono partire dal presupposto che questo tipo di vulnerabilità continuerà a emergere. Il panorama dei rischi più ampio include molto più della semplice iniezione immediata. Comprendere altri vettori di attacco è essenziale per prepararsi a ciò che sta per accadere.
Oltre EchoLeak: altri rischi per la sicurezza dell'intelligenza artificiale
L’ incidente di EchoLeak non è isolato. Ricercatori e aggressori stanno esplorando diversi modi per abusare dei sistemi di intelligenza artificiale. Di seguito sono riportate diverse categorie di rischi che le organizzazioni dovrebbero considerare.
Avvelenamento dei dati e integrità del modello
I modelli di intelligenza artificiale apprendono dai dati di addestramento. Se un aggressore riesce a inserire dati dannosi nel set di addestramento, può influenzare il comportamento del modello . Ad esempio, un concorrente potrebbe inserire recensioni negative sui tuoi prodotti in un modello di analisi del sentiment. Quando il tuo modello si addestra sui dati contaminati, potrebbe produrre risultati distorti. L’avvelenamento dei dati può anche inserire backdoor nel modello. Durante l’inferenza, un trigger specifico potrebbe far sì che il modello emetta informazioni sensibili. Poiché i dati di addestramento spesso provengono da più fonti, verificarne l’integrità è difficile.
Inversione del modello e inferenza dell'appartenenza
Gli aggressori potrebbero tentare di ricostruire dati di training sensibili interrogando il modello. Se il modello viene esposto tramite un’API, query ripetute potrebbero rivelare informazioni sugli individui nel set di training. Gli attacchi di inferenza di appartenenza determinano se uno specifico record di dati è stato incluso nel training. Questi attacchi possono violare le normative sulla privacy e divulgare dati personali o proprietari.
Vulnerabilità della catena di fornitura
Molte applicazioni di intelligenza artificiale si basano su componenti di terze parti: modelli open source , plug-in e API. Una vulnerabilità in qualsiasi componente può compromettere l’intero sistema. Ad esempio, un plug-in che recupera dati da fonti esterne potrebbe non gestire correttamente la convalida degli input, consentendo attacchi cross-site scripting o injection. Le organizzazioni devono eseguire la due diligence sugli strumenti di intelligenza artificiale di terze parti e gestire le dipendenze.
Raccolta eccessiva di dati e sovraesposizione
Modelli come Copilot possono avere ampio accesso a documenti aziendali, e-mail e cronologie di chat. Senza un’adeguata definizione dell’ambito, possono accedere a più dati del necessario. Se una vulnerabilità espone il contesto, una grande quantità di dati sensibili è a rischio. I team di sicurezza dovrebbero applicare il principio del privilegio minimo per i modelli di intelligenza artificiale, assicurandosi che recuperino solo ciò di cui hanno bisogno per un’attività specifica.
Intelligenza artificiale ombra ed esperimenti incontrollati
Come accennato in precedenza, a volte i dipendenti utilizzano strumenti di intelligenza artificiale non approvati. Possono anche creare prototipi personalizzati utilizzando modelli open source o richiamare API esterne senza alcuna verifica di sicurezza. Questi progetti ombra possono trasformarsi in punti di accesso per gli aggressori. Senza una supervisione centralizzata, è difficile tracciare quali dati vengono elaborati da questi strumenti e dove vengono indirizzati. Creare un catalogo di strumenti di intelligenza artificiale e richiedere l’approvazione della sicurezza per i nuovi progetti aiuta a mitigare questo rischio.
Problemi di privacy e conformità
Le applicazioni di intelligenza artificiale devono essere conformi alle normative sulla privacy come il GDPR o l’HIPAA. Se un modello elabora dati personali, l’organizzazione necessita di consenso, trasparenza e della possibilità di cancellare i dati su richiesta. L’intelligenza artificiale generativa complica questo aspetto perché può memorizzare o rigenerare contenuti sensibili. I team legali devono collaborare a stretto contatto con i team tecnologici e di sicurezza per definire policy di utilizzo e conservazione accettabili per le interazioni con l’intelligenza artificiale.
Le organizzazioni che comprendono questi rischi possono adottare misure per mitigarli. La sezione successiva illustra un approccio pratico alla creazione di un programma di sicurezza basato sull’intelligenza artificiale.
Creazione di un programma di sicurezza proattivo basato sull'intelligenza artificiale
Proteggere l’IA non è un progetto una tantum ; richiede governance continua, controlli tecnici e un cambiamento culturale. Di seguito sono riportati i passaggi concreti che i CISO e i responsabili della sicurezza possono adottare per creare un programma di sicurezza proattivo per l’IA.
1. Inventario e classificazione delle applicazioni di intelligenza artificiale
Inizia catalogando tutte le applicazioni e i servizi di intelligenza artificiale in uso. Questo include strumenti aziendali come Copilot, chatbot rivolti al cliente, intelligenza artificiale integrata nei prodotti e prototipi sperimentali. Per ogni applicazione, documenta le fonti di dati utilizzate, le azioni che può eseguire e il tipo di output che genera. Classifica la sensibilità dei dati coinvolti. Questo inventario ti aiuta a comprendere l’impatto dell’intelligenza artificiale e a identificare le aree ad alto rischio .
2. Stabilire la governance e le politiche
Definire un quadro di governance che definisca chi è responsabile dell’approvazione delle iniziative di intelligenza artificiale, della valutazione dei rischi e del monitoraggio della conformità. Creare policy per un utilizzo accettabile degli strumenti di intelligenza artificiale. Ad esempio, specificare quali tipi di dati i dipendenti possono immettere negli assistenti di intelligenza artificiale e quali strumenti sono approvati. Richiedere revisioni di sicurezza per qualsiasi nuova integrazione di intelligenza artificiale. Assicurarsi che i team legali e di conformità siano parte integrante del processo di governance. Aggiornare regolarmente le policy in base all’evoluzione della tecnologia e delle normative.
3. Implementare i controlli tecnici
- Controllo degli accessi : applica il principio del privilegio minimo ai sistemi di intelligenza artificiale. Limita i dati a cui il modello può accedere solo a quelli necessari per una determinata attività. Ad esempio, limita un’istanza di Copilot ai file rilevanti per il ruolo di un utente, anziché all’intera raccolta documenti.
- Convalida degli input e filtraggio degli output : utilizza filtri per rilevare e rimuovere contenuti dannosi prima che raggiungano il modello. Esamina gli input alla ricerca di pattern di iniezione noti e sanifica gli output per impedire l’esfiltrazione dei dati. Questo può includere la rimozione dei link di stile di riferimento o la codifica dei contenuti forniti dall’utente.
- Segmentazione e sandboxing : isolare i carichi di lavoro di intelligenza artificiale dai sistemi critici. Eseguire modelli in ambienti segmentati in modo che una compromissione non si diffonda. Se il modello può chiamare API esterne, limitare i domini a cui può accedere. Implementare filtri di uscita per impedire la trasmissione di dati non autorizzata.
- Registrazione e monitoraggio : raccogli registri dettagliati delle interazioni con l’IA, inclusi prompt, dati di contesto recuperati e output. Utilizza il rilevamento delle anomalie per segnalare modelli insoliti, come richieste di dati di grandi dimensioni o accessi ripetuti a file sensibili. Monitora le prove di iniezione di prompt o esfiltrazione di dati.
- Test avversari : condurre regolarmente penetration test e red teaming focalizzati sull’intelligenza artificiale. Simulare attacchi di prompt injection, data poisoning e model inversion. Utilizzare i risultati per migliorare le difese. Incoraggiare la divulgazione responsabile da parte dei ricercatori.
4. Formare i dipendenti e promuovere la consapevolezza
Le persone svolgono un ruolo cruciale nella sicurezza dell’IA. Fornire formazione sui rischi della condivisione di dati sensibili con strumenti di IA. Insegnare ai dipendenti come riconoscere prompt o output sospetti e come segnalare gli incidenti. Incoraggiare una cultura della cautela quando si sperimentano nuovi servizi di IA. Chiarire che gli strumenti non autorizzati non sono consentiti.
5. Interagisci con i fornitori e rimani informato
Collaborare a stretto contatto con i fornitori di intelligenza artificiale come Microsoft per comprendere le loro misure di sicurezza e i programmi di aggiornamento. Sottoscrivere avvisi di sicurezza e applicare regolarmente le patch. Partecipare ai forum di settore per condividere le best practice e rimanere informati sulle minacce emergenti. Quando i fornitori rilasciano nuove funzionalità, valutare le implicazioni per la sicurezza prima di abilitarle.
6. Creare un piano di risposta agli incidenti per le violazioni dell'IA
Preparatevi alla possibilità di un incidente correlato all’IA. Sviluppate procedure per rilevare, contenere e rispondere a iniezioni rapide, esfiltrazioni di dati o uso improprio dei modelli. Identificate le parti interessate che devono essere coinvolte, tra cui IT, legale, comunicazione e dirigenza. Eseguite esercitazioni pratiche per testare il piano di risposta. Assicuratevi di poter revocare rapidamente l’accesso ai modelli compromessi, isolare i sistemi interessati e avvisare gli utenti.
7. Integrare la sicurezza dell'intelligenza artificiale nella gestione dei rischi aziendali
Considerate la sicurezza dell’IA come parte integrante del vostro programma complessivo di gestione del rischio informatico. Includete i rischi dell’IA nei registri dei rischi, segnalateli al consiglio di amministrazione e integrateli nei piani di continuità aziendale. Allineate i controlli di sicurezza dell’IA con i framework esistenti come NIST o ISO. Questa integrazione contribuisce a garantire che l’IA non rimanga un silos, ma diventi una parte standard delle conversazioni sulla sicurezza.
Costruire un programma completo di sicurezza basato sull’intelligenza artificiale richiede tempo. Collaborare con esperti che comprendano sia la tecnologia dell’intelligenza artificiale che la sicurezza informatica può accelerare i progressi. Netrix Global offre questa competenza.
Approccio globale di Netrix alla sicurezza e alla governance dell'intelligenza artificiale
Netrix Global è un fornitore di consulenza IT e servizi gestiti con esperienza decennale in sicurezza informatica, ambiente di lavoro digitale, infrastrutture cloud e data intelligence. Operiamo come estensione dei team dei nostri clienti, fornendo servizi end-to-end, dalla strategia all’implementazione. Il nostro team di esperti in sicurezza è attivo 24 ore su 24, 7 giorni su 7, offrendo servizi di rilevamento e risposta gestiti, gestione delle vulnerabilità e risposta agli incidenti. Grazie alla nostra partnership di lunga data con Microsoft, partecipiamo alla Microsoft Intelligent Security Association (MISA) e offriamo workshop specializzati e servizi gestiti.
Consulenza e preparazione all'intelligenza artificiale
Netrix Global aiuta le organizzazioni a valutare la propria preparazione all’IA attraverso un approccio strutturato in tre fasi: Valutazione, Arte del Possibile e Costruzione del Piano. Nella fase di Valutazione, valutiamo l’ambiente attuale, inclusi qualità dei dati, architettura, governance e sicurezza. Identifichiamo le lacune che potrebbero ostacolare l’adozione dell’IA o introdurre rischi. Nella fase di Arte del Possibile, collaboriamo con gli stakeholder per immaginare casi d’uso dell’IA, dando priorità a quelli che offrono valore, allineandosi al contempo agli obiettivi aziendali. Nella fase di Costruzione del Piano, creiamo una roadmap che dettaglia le azioni necessarie per raggiungere la preparazione all’IA. Ciò include la definizione dei casi d’uso, la definizione della governance, la progettazione delle pipeline di dati e l’identificazione dei controlli di sicurezza necessari.
Fondamenti di dati per l'intelligenza artificiale
La nostra attività di data intelligence si concentra sulla creazione di piattaforme dati unificate, gestite e scalabili. Progettiamo architetture lake house che combinano la flessibilità dei data lake con la struttura dei data warehouse. Queste piattaforme supportano analisi, intelligenza artificiale e apprendimento automatico su larga scala. Implementiamo cataloghi di metadati, tracciamento del lignaggio e regole per la qualità dei dati. I dati sono il carburante dell’intelligenza artificiale; garantendone l’organizzazione e la sicurezza, riduciamo il rischio di perdite e consentiamo di ottenere informazioni affidabili.
Sicurezza e governance dell'intelligenza artificiale generativa
Netrix Global offre servizi specializzati per la protezione dell’IA generativa. Eseguiamo modelli di minaccia per identificare come gli strumenti di IA potrebbero essere attaccati, inclusi prompt injection, avvelenamento del modello, vulnerabilità della supply chain e sovraesposizione del contesto. Progettiamo controlli tecnici come la convalida degli input, il filtraggio degli output, la gestione delle identità e i controlli degli accessi. Forniamo inoltre assistenza nello sviluppo di policy. I nostri consulenti aiutano i clienti a redigere policy di utilizzo accettabile, definire strumenti approvati e creare processi per la valutazione del rischio. Come membri di MISA, sfruttiamo le più recenti innovazioni Microsoft in materia di sicurezza per proteggere strumenti come Copilot. Collaboriamo con Microsoft per comprendere le nuove funzionalità, testarne la sicurezza e implementare le best practice per l’implementazione.
Soluzioni e integrazione di agenti AI
I nostri ingegneri sviluppano agenti di intelligenza artificiale personalizzati che risolvono problemi aziendali reali. Che si tratti di un chatbot che risponde a domande sulle policy, di un agente che riassume i report finanziari o di uno strumento che automatizza il supporto IT, progettiamo soluzioni che si integrano in modo sicuro con i sistemi esistenti. Garantiamo che ogni agente segua il principio del privilegio minimo, recuperando solo i dati necessari per il suo compito. Implementiamo funzionalità di logging, monitoraggio e limitazione per rilevare eventuali abusi. Progettiamo inoltre meccanismi di fallback per garantire che sia richiesta l’approvazione umana per le azioni sensibili.
Adozione e abilitazione al cambiamento
L’introduzione dell’IA in un’organizzazione richiede un cambiamento culturale. Le nostre attività di adozione e abilitazione al cambiamento aiutano i clienti a gestire questa transizione. Offriamo formazione personalizzata per diversi ruoli, inclusi dirigenti, sviluppatori e utenti finali. Affrontiamo le preoccupazioni relative all’impatto sul lavoro e sottolineiamo il valore dell’IA come integrazione, non come sostituzione. Insegniamo inoltre ai dipendenti come interagire in sicurezza con gli strumenti di IA, come riconoscere i tentativi di iniezione tempestiva e come segnalare comportamenti sospetti. Responsabilizzando gli utenti, riduciamo il rischio di IA ombra e di abusi.
Servizi di sicurezza gestiti
Netrix Global offre una protezione continua attraverso servizi di sicurezza gestiti. Il nostro centro operativo di sicurezza monitora gli ambienti dei clienti 24 ore su 24, rilevando le minacce e rispondendo agli incidenti. Integriamo i log dei sistemi di intelligenza artificiale nei nostri strumenti di monitoraggio, fornendo visibilità su prompt, risposte e flussi di dati. Quando si verifica un’anomalia, indaghiamo e adottiamo misure correttive. Forniamo inoltre servizi di gestione delle vulnerabilità per identificare e correggere i punti deboli nelle applicazioni di intelligenza artificiale e nelle relative infrastrutture. I nostri esperti ottimizzano costantemente la logica di rilevamento per stare al passo con l’evoluzione delle minacce.
Collaborare per il successo
Il panorama dell’intelligenza artificiale e della sicurezza è in rapida evoluzione. Nuovi modelli, strumenti e vulnerabilità emergono regolarmente. Le organizzazioni non possono gestire tutto questo da sole. Netrix Global collabora con i clienti per fornire competenze, risorse e responsabilità. Siamo sempre aggiornati sulla ricerca, partecipiamo a consorzi di settore e manteniamo stretti rapporti con i fornitori. I nostri clienti beneficiano di un approccio completo che combina guida strategica, esecuzione tecnica, cambiamento culturale e monitoraggio continuo. Collaborando con Netrix Global, le organizzazioni possono contare su un consulente di fiducia che comprende sia le potenzialità dell’intelligenza artificiale sia le complessità della sua protezione.
Conclusione e invito all'azione
L’intelligenza artificiale rappresenta un’opportunità di trasformazione per le aziende. Aumenta la produttività, migliora il processo decisionale e alimenta l’innovazione. Tuttavia, gli stessi strumenti possono rivelare dati sensibili se non adeguatamente protetti. L’exploit “zero click” di EchoLeak ha dimostrato che i sistemi di intelligenza artificiale possono essere manipolati per far trapelare informazioni riservate attraverso istruzioni nascoste. La rapida adozione di strumenti come Copilot e la classificazione dell’iniezione rapida come rischio principale per i modelli linguistici di grandi dimensioni dimostrano che la minaccia è reale e immediata. I CISO e i responsabili della sicurezza IT devono passare dalla curiosità all’azione.
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