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 monitorare. Questo fenomeno ha reso necessario un approccio diverso e più proattivo per garantire la sicurezza di questi sistemi. Il problema non riguarda solo la protezione dei dati, ma anche la gestione del comportamento degli agenti AI, che possono agire in modi imprevisti e potenzialmente dannosi. La soluzione proposta si basa su una mappatura dettagliata dei rischi e su una serie di strumenti pratici per mitigarli.

Identificare i punti di vulnerabilità

La mappatura dei rischi è divisa in cinque strati: interazione, agente, integrazione, modello e codice. Ogni strato presenta diversi tipi di minacce, come l’iniezione di prompt, la contaminazione del contesto, l’estrazione di dati, l’accesso non autorizzato a strumenti, l’uso di modelli obsoleti o la presenza di codice vulnerabile. Questi rischi non sono sempre visibili nei feed di vulnerabilità tradizionali, il che rende necessario un approccio diverso per la loro identificazione.

La protezione non si limita al codice, ma include anche il comportamento degli agenti AI.

Per identificare i rischi, è necessario adottare metodi di scansionamento avanzati, come la ricerca di firme di agenti all’interno dei repository, il monitoraggio del traffico di rete verso endpoint di modelli, l’audit delle credenziali e l’automazione continua. Questi metodi permettono di rilevare agenti nascosti, server MCP non registrati e framework AI incorporati, che potrebbero rappresentare un rischio significativo.

Strumenti e best practice per la protezione

Il documento propone una serie di strumenti e best practice per la protezione in produzione. Tra questi, i “guardrails” rappresentano un elemento chiave: possono essere implementati come SDK Python integrato o come server API Docker autonomo. Questi strumenti permettono di bloccare accessi non autorizzati, prevenire l’iniezione di prompt e monitorare le richieste in uscita per evitare la fuga di dati sensibili.

La protezione in tempo reale è cruciale per mitigare i rischi associati agli agenti AI.

Altri aspetti importanti includono la gestione delle credenziali, la revisione dei modelli e la limitazione degli strumenti disponibili agli agenti. La gestione delle autorizzazioni deve essere rigorosa, poiché limitare l’accesso ai strumenti elimina la necessità di istruzioni esplicite per evitare azioni dannose. Inoltre, la revisione continua e l’automazione del processo di triage sono essenziali per mantenere la sicurezza nel tempo.

Un percorso di maturità per la sicurezza AI

Il documento presenta un percorso di maturità a quattro stadi: Emerging, Developing, Controlling e Leading. Questo modello è allineato a standard internazionali come il NIST AI RMF, OWASP AIMA e l’EU AI Act. L’obiettivo è aiutare le organizzazioni a valutare il loro livello di maturità e a adottare misure appropriate per migliorare la sicurezza dei loro sistemi AI. Un self-assessment di 15 domande permette di valutare il livello di maturità e di identificare aree di miglioramento. Questo strumento è utile per le aziende che desiderano implementare una strategia di sicurezza AI completa e sostenibile.