Proteggere l’AI. Proteggersi dall’AI.
L’intelligenza artificiale sta entrando nei processi aziendali attraverso assistenti, agenti autonomi, applicazioni SaaS, API e integrazioni con i sistemi interni. Allo stesso tempo, viene utilizzata dagli attaccanti per rendere frodi, impersonificazioni, social engineering e attacchi informatici più credibili, rapidi e scalabili.
DEC affianca le aziende nella gestione di entrambi gli ambiti: mettere in sicurezza i sistemi basati su AI e proteggere l’organizzazione dalle nuove minacce rese possibili dall’intelligenza artificiale.
Sicurezza di assistenti, agenti e sistemi AI
Valutiamo la sicurezza di assistenti AI, chatbot, agenti autonomi e applicazioni basate su Large Language Models, analizzando non soltanto il modello ma l’intera catena applicativa: dati, API, strumenti collegati, identità, autorizzazioni e sistemi aziendali accessibili.
Scenari di verifica
- Prompt injection e indirect prompt injection, inclusa la manipolazione del modello attraverso documenti, siti web, e-mail o contenuti esterni.
- Data exfiltration e leakage di informazioni, con particolare attenzione a dati riservati, credenziali, documentazione interna e proprietà intellettuale.
- Abuso degli strumenti collegati, quando un agente AI può accedere a e-mail, database, file, sistemi cloud, API, strumenti amministrativi o applicazioni aziendali.
- Escalation dei privilegi e autorizzazioni eccessive, verificando cosa può effettivamente fare il sistema AI rispetto a ciò che dovrebbe poter fare.
Catena applicativa e dipendenze
- Manipolazione degli agenti autonomi, inclusi comportamenti inattesi derivanti da input malevoli, fonti non affidabili o concatenazioni di azioni.
- Insecure output handling, quando l’output prodotto dal modello viene utilizzato da altri sistemi senza controlli adeguati.
- Exposure delle informazioni di sistema, prompt interni, configurazioni, knowledge base e dati utilizzati per RAG o fine-tuning.
- Supply chain AI, con analisi delle dipendenze da modelli, provider, plugin, API e servizi esterni.
L’obiettivo non è verificare soltanto se un modello risponde correttamente, ma capire quali conseguenze operative può produrre una sua compromissione.
Sicurezza degli AI Agent
Un agente AI non si limita a generare testo: può leggere documenti, interrogare database, inviare e-mail, modificare ticket, utilizzare API, creare file o interagire con infrastrutture aziendali. Per questo DEC analizza gli agenti AI come componenti privilegiati dell’architettura IT.
Ambiti di valutazione
- Identità e privilegi assegnati agli agenti.
- Separazione tra utenti, agenti e sistemi.
- Accesso a dati e strumenti sensibili.
- Possibilità di concatenare azioni per ottenere effetti non previsti.
- Controlli sulle operazioni ad alto impatto.
- Logging, auditabilità e tracciamento delle decisioni.
- Meccanismi di approvazione e human-in-the-loop.
- Possibilità di bloccare o contenere rapidamente un agente compromesso.
Protezione dalle minacce abilitate dall’AI
La sicurezza AI non riguarda soltanto i sistemi che utilizzano intelligenza artificiale. Riguarda anche la capacità di riconoscere e contenere attacchi nei quali l’AI viene utilizzata contro l’organizzazione.
Deepfake audio e video
Impersonificazione di dirigenti, dipendenti, fornitori o clienti tramite voce e video sintetici, utilizzati per autorizzare pagamenti, ottenere informazioni o superare procedure interne.
Phishing e spear phishing potenziati dall’AI
Messaggi altamente personalizzati, linguisticamente credibili e costruiti utilizzando informazioni pubbliche o compromesse sull’organizzazione.
Business Email Compromise evoluto
Combinazione di e-mail, voce sintetica, messaggistica e informazioni contestuali per rendere più credibile l’identità dell’attaccante.
Impersonificazione digitale
Creazione automatizzata di identità, conversazioni, documenti, immagini e contenuti contraffatti utilizzati per ingannare dipendenti e processi aziendali.
Social engineering automatizzato
Campagne capaci di adattare in tempo reale tono, contenuto e strategia in base alla risposta della vittima.
Automazione degli attacchi informatici
Utilizzo dell’AI per accelerare reconnaissance, analisi delle vulnerabilità, sviluppo di payload, ricerca di credenziali e movimento all’interno dell’infrastruttura compromessa.
Deepfake e impersonificazione: protezione dei processi
Contro un deepfake non è sufficiente chiedersi se una voce o un video sembrano reali. La difesa deve essere incorporata nei processi aziendali.
DEC analizza i flussi maggiormente esposti — pagamenti, variazioni IBAN, reset delle credenziali, accesso ai sistemi, richieste urgenti del management, trasferimenti di dati e modifiche amministrative — per individuare i punti nei quali un’identità sintetica potrebbe trasformarsi in un incidente reale.
Controlli tecnici e procedurali
- Verifica attraverso canali indipendenti.
- Autenticazione forte per le operazioni sensibili.
- Segregazione delle responsabilità.
- Sistemi di approvazione multipla.
- Controllo dell’identità digitale.
- Rilevamento delle anomalie.
- Protezione dei canali di comunicazione.
- Procedure di contenimento delle impersonificazioni.
L’obiettivo è fare in modo che anche un deepfake perfettamente credibile non sia sufficiente a compromettere l’azienda.
Shadow AI e perdita di controllo sui dati
Chatbot e strumenti AI vengono spesso adottati direttamente dai dipendenti prima che l’organizzazione abbia definito come utilizzarli. Documenti riservati, codice sorgente, contratti, dati dei clienti e informazioni operative possono così essere trasferiti verso servizi esterni senza un controllo centralizzato.
Riduzione del rischio Shadow AI
- Individuazione degli strumenti AI utilizzati.
- Valutazione dei dati che possono essere condivisi.
- Definizione dei provider e dei modelli autorizzabili.
- Individuazione delle informazioni da bloccare o anonimizzare.
- Verifica delle integrazioni che possono accedere ai sistemi aziendali.
- Definizione dei controlli tecnici per limitare utilizzi non autorizzati.
Non si tratta di impedire l’utilizzo dell’AI, ma di renderlo controllabile, verificabile e compatibile con il livello di rischio dell’organizzazione.
AI Security Assessment
DEC può eseguire un assessment dedicato dell’esposizione AI dell’organizzazione.
Ambito dell’attività
- Mappatura dei sistemi e degli strumenti AI utilizzati.
- Analisi delle integrazioni con dati e sistemi aziendali.
- Threat modeling specifico per AI e agenti.
- Test di prompt injection e data exfiltration.
- Verifica dei privilegi e delle capacità operative degli agenti.
- Analisi dei rischi legati a Shadow AI.
- Valutazione dell’esposizione a deepfake e impersonificazione.
- Verifica dei processi aziendali maggiormente esposti a frodi abilitate dall’AI.
- Analisi dei controlli di logging, auditing e incident response.
- Definizione delle priorità di remediation.
Al termine dell’assessment, DEC fornisce una visione concreta delle vulnerabilità rilevate, del loro impatto operativo e delle misure necessarie per ridurre il rischio.
AI Red Teaming
Per i sistemi AI più critici possiamo simulare scenari di attacco realistici.
L’attività di AI Red Teaming verifica come assistenti, agenti e integrazioni reagiscono quando vengono deliberatamente sottoposti a input malevoli, contenuti manipolati o tentativi di abuso.
L’obiettivo è identificare ciò che un attaccante potrebbe effettivamente ottenere: leggere informazioni riservate, indurre un agente a eseguire operazioni, aggirare controlli, utilizzare strumenti collegati o sfruttare relazioni di fiducia tra sistemi.
Una nuova superficie di attacco
Un sistema AI può essere contemporaneamente un’applicazione da proteggere, un’identità con privilegi, un’interfaccia verso dati sensibili e uno strumento utilizzato dagli attaccanti.
Per questo la sicurezza AI non può essere affrontata come un controllo isolato. DEC integra competenze di cybersecurity, offensive security, identity security, infrastrutture, incident response e business continuity per valutare l’impatto dell’AI sull’intera organizzazione.
Valutazione dell’esposizione AI
Se la vostra organizzazione utilizza assistenti, agenti, Copilot, chatbot, modelli linguistici o integrazioni AI — oppure desiderate comprendere quanto i vostri processi siano vulnerabili a deepfake, impersonificazione e attacchi abilitati dall’AI — DEC può analizzare l’esposizione effettiva e definire le misure necessarie per contenerla.