La tua guida alla sicurezza degli agenti AI

Per comprendere la sicurezza degli agenti AI, è utile partire dalla definizione di che cos'è un agente AI. A differenza di un chatbot di base che risponde a input predefiniti, un agente AI è in grado di percepire il proprio contesto e interpretarlo mentre lavora al raggiungimento di determinati obiettivi. Invece di limitarsi a reagire, un agente AI pianifica e si adatta in base ai risultati ottenuti.

Gli agenti AI utilizzano una combinazione di dati in tempo reale, esperienze pregresse e regole predefinite per prendere decisioni. Questo può tradursi nel rispondere a una richiesta complessa di un cliente o nell'adeguare i prezzi in base alle tendenze di mercato. Questi agenti possono persino coordinarsi con altri sistemi per portare a termine un'attività, con un intervento umano minimo. Una maggiore autonomia è vantaggiosa in molti scenari, ma introduce anche una maggiore complessità: più libertà decisionale ha un agente, più è necessario gestire con cura il suo comportamento.

La sicurezza degli agenti AI può aiutare ad affrontare queste nuove sfide. Si riferisce all'insieme di pratiche e strumenti che proteggono gli agenti AI sia dalle minacce interne che da quelle esterne, senza limitarne l'utilità. L'obiettivo è creare agenti non solo efficaci, ma anche affidabili e conformi alle normative sulla privacy dei dati.

Le misure di protezione utilizzate nella sicurezza degli agenti AI includono:

• Filtraggio degli input
  Controlla e verifica i dati inviati a un agente, in modo che input dannosi, fuorvianti o imprevisti non ne influenzino le decisioni.
• Controlli di accesso
  I controlli di accesso appropriati definiscono chi e cosa può interagire con un agente, impedendo a sistemi non autorizzati di inviare istruzioni o recuperare dati sensibili.
• Audit trail
  La registrazione delle azioni e dei percorsi decisionali di un agente semplifica la tracciabilità del comportamento, l'analisi degli incidenti e la verifica della conformità.
• Validazione del modello e delle policy
  La validazione serve a verificare che il modello sottostante e i relativi limiti di azione si comportino come previsto, sia prima che dopo la distribuzione.
• Protezione dei dati
  Applica la crittografia e standard di gestione dei dati per mantenere al sicuro le informazioni private mentre l'agente le elabora, le archivia o le trasferisce.

Naturalmente, la sicurezza non si esaurisce nei controlli tecnici. Richiede anche policy chiare sul comportamento degli agenti, come limiti definiti per il processo decisionale e meccanismi integrati di supervisione umana.

Le migliori pratiche per la sicurezza degli agenti AI di Salesforce offrono una solida base, ma proteggere gli agenti AI richiede un passo in più: trattarli come entità dinamiche, non come applicazioni statiche. Più un agente è autonomo e intelligente, più la tua strategia di sicurezza deve essere consapevole e intenzionale.

Esistono diversi tipi di agenti AI, ognuno pensato per supportare aree specifiche del tuo business. Poiché variano nel modo in cui raccolgono informazioni, prendono decisioni e portano a termine i compiti, anche le protezioni di sicurezza necessarie saranno diverse. Capire quali tipi di agenti utilizzi ti aiuta a concentrarti sulle misure di protezione più adeguate.

Per semplificare, è utile classificare i tipi di agenti in base al livello di accesso richiesto e al tipo di decisioni che prendono.

Questi agenti lavorano a stretto contatto con informazioni personali e spesso agiscono per conto di ruoli a contatto con i clienti. Per questo, la sicurezza si concentra sulla privacy dei dati, sulla protezione dell'identità e sulla coerenza delle risposte.

• Agenti di assistenza clienti
  Aiutano a risolvere domande e problemi su tutti i canali. Hanno bisogno di protezioni che mantengano privati i dati dei clienti, preservino il contesto accurato delle conversazioni e impediscano a istruzioni non autorizzate di influenzare le risposte.
• Agenti per l'e-commerce
  Guidano i clienti nel processo d'acquisto e consigliano prodotti. Questi agenti beneficiano di misure di protezione che tutelano i dettagli delle transazioni, garantiscono l'imparzialità dei consigli e impediscono a soggetti esterni di influenzare i percorsi d'acquisto.

Questi agenti accedono spesso a dati aziendali sensibili, come i punteggi dei lead, i piani delle campagne e le analisi delle performance. La sicurezza si concentra sulla protezione delle informazioni interne e sulla prevenzione di divulgazioni non intenzionali.

• Agenti SDR (Responsabile dello sviluppo delle vendite): supportano la qualificazione dei lead e la pianificazione degli incontri. Richiedono controlli sulle autorizzazioni che limitino i record dei clienti a cui possono accedere e un monitoraggio che verifichi il rispetto delle policy di vendita interne.
• Agenti per le campagne di marketing: supportano la creazione di brief per le campagne, percorsi cliente e contenuti. Questi agenti richiedono misure di sicurezza che proteggano i piani strategici, garantiscano la coerenza con il brand e verifichino che gli asset generati rispettino le linee guida approvate.

Questi agenti aggregano informazioni provenienti da più sistemi, quindi la sicurezza si concentra sulla gestione dei confini tra sistemi e sulla verifica che i workflow che coinvolgono più reparti rimangano accurati.

• Agenti di collaborazione: condividono dati e informazioni approfondite tra le varie funzioni aziendali, mantenendo allineati ruoli come funzioni operative aziendali, assistenza clienti e pianificazione. Questi agenti traggono vantaggio da limiti di azione che definiscano a quali sistemi possono accedere e da controlli che impediscano loro di spostare le informazioni in contesti non autorizzati.

Per tutte le tipologie di agenti, è fondamentale progettarli tenendo a mente il loro scopo. Più un agente è adattivo e autonomo, più le protezioni dovranno essere solide. Dagli agenti reattivi con ambito limitato agli agenti completamente autonomi con capacità di apprendimento, la strategia di sicurezza deve essere calibrata in base alla loro complessità.

Mentre la sicurezza delle applicazioni tradizionali si concentra su codice e infrastruttura, gli agenti AI introducono una dimensione completamente nuova: il comportamento autonomo. Questo porta con sé nuove sfide e nuovi rischi che devono essere affrontati con protezioni mirate.

Gli agenti AI elaborano spesso dati altamente sensibili per prendere decisioni, tra cui informazioni sui clienti e dati finanziari. Se questi dati non sono adeguatamente protetti, possono verificarsi accessi non autorizzati, fughe di dati o violazioni della conformità. Quando gli agenti AI sono integrati in workflow che coinvolgono dati personali o regolamentati, la privacy dei dati deve diventare una priorità assoluta.

Gli agenti AI sono basati su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) che apprendono dai dati, ma questi modelli possono essere manipolati. Attacchi come il data poisoning, gli input avversariali o le modifiche non autorizzate al modello possono alterarne i risultati. Nei casi più gravi, possono persino indurre gli agenti ad agire contro gli obiettivi della tua organizzazione. Poiché i modelli sono dinamici per natura, è importante validarne regolarmente sia gli input sia la logica decisionale.

A differenza del software tradizionale, gli agenti non si limitano a seguire istruzioni fisse. Valutano le condizioni e soppesano i risultati prima di agire sulla base delle probabilità. Questo rende il loro comportamento meno prevedibile, soprattutto nelle interazioni a più fasi. Quando non è possibile vedere come un agente AI prende le decisioni, diventa molto più difficile individuare eventuali anomalie o capire perché si sono verificate.

Gli agenti AI non operano in modo isolato. Dipendono dai sistemi circostanti, dalle API e dall'infrastruttura. Una vulnerabilità in un singolo componente, come un'integrazione di terze parti o un ambiente cloud, può diventare un punto di ingresso per attacchi che compromettono l'agente. Proteggere l'ambiente in cui opera l'agente è importante quanto proteggere l'agente stesso.

Gli agenti AI interagiscono spesso in tempo reale con utenti, strumenti di terze parti e fonti di dati esterne. Queste connessioni, però, possono introdurre rischi per la sicurezza. Se gli input non vengono opportunamente validati, gli aggressori possono sfruttare l'agente tramite tecniche come gli attacchi con iniezione di prompt, fornendogli disinformazione o abusando delle API esposte. In assenza di adeguate misure di protezione, un agente potrebbe agire sulla base di dati inaccurati o concedere involontariamente a soggetti esterni l'accesso ai sistemi interni.

La sicurezza degli agenti AI è un processo continuo che va dallo sviluppo e dalla distribuzione alle operazioni quotidiane. Ogni livello dello stack, inclusi il controllo degli accessi e la governance etica, necessita di protezioni integrate e pensate per la natura dinamica degli agenti AI.

Un primo passo fondamentale è gestire il controllo degli accessi. Assegna ruoli e autorizzazioni chiari sia alle persone che ai sistemi esterni che interagiscono con l'agente. Monitora le identità non umane e assicurati che ogni azione possa essere sottoposta a audit. Questo aiuta a prevenire usi non autorizzati e pone le basi per la responsabilità nell'uso dell'AI.

Anche la crittografia svolge un ruolo essenziale. Utilizza tecniche di crittografia avanzate per proteggere i dati generati o elaborati dagli agenti AI, inclusi sia i dati strutturati che quelli non strutturati, in fase di archiviazione, transito e utilizzo, senza compromettere le prestazioni degli agenti. Considera la possibilità di isolare gli agenti tramite sandboxing o containerizzazione. Limitando il loro raggio d'azione, si riduce il rischio di danni a cascata causati da azioni indesiderate o da attacchi esterni.

Ricorda che la sicurezza non è solo responsabilità di chi sviluppa o del reparto IT: è un impegno condiviso tra i team di prodotto e i responsabili aziendali. Chiunque sia coinvolto nel processo di sviluppo delle app dovrebbe capire come funzionano gli agenti, quali dati gestiscono e come segnalare comportamenti inattesi. Costruire una cultura della responsabilità rafforza ogni livello della tua strategia AI.

Il dirottamento di un agente AI si verifica quando soggetti malintenzionati manipolano o prendono il controllo del suo comportamento. Ciò può derivare da data poisoning o da controlli di sicurezza insufficienti. Riconoscere i metodi di attacco significa sapere cosa cercare: decisioni inattese, variazioni nel comportamento dell'agente o pattern anomali di accesso ai dati possono essere segnali di qualcosa che non va. Resta vigile di fronte a tecniche avversariali che tentano di "ingannare" l'agente inducendolo ad agire in modo inappropriato.

Rafforzare le misure di sicurezza richiede spesso valutazioni proattive. Esegui valutazioni del rischio regolari e monitora l'attività degli agenti per individuare potenziali tentativi di dirottamento prima che si aggravino. Costruire framework resilienti aiuta gli agenti a riprendersi dalle minacce. Utilizza modelli di sicurezza adattativi che imparano dagli incidenti e adattano automaticamente le protezioni per neutralizzare gli attacchi futuri.

Tieniti aggiornato sui framework globali come GDPR e CCPA, che definiscono entrambi le modalità di gestione e protezione dei dati personali. Anche se il tuo agente AI non interagisce direttamente con i clienti, potrebbe comunque trattare dati regolamentati in background. Per questo motivo, è importante adottare framework di AI etica per garantire equità, trasparenza e responsabilità in ogni decisione presa dall'agente. Progetta sistemi in grado di spiegare il proprio ragionamento e di fornire audit trail quando necessario.

Soprattutto, gestisci i dati con attenzione. Applica le policy sulla privacy e gli standard di sicurezza dei dati in modo coerente a ogni interazione. Che tu stia addestrando un modello o distribuendolo in produzione, la privacy deve essere parte integrante della tua architettura predefinita.

La migliore sicurezza parte già dalla fase di progettazione. Integra le misure di protezione direttamente nel processo di sviluppo, adottando un approccio security-first. Puoi farlo utilizzando pratiche di codice sicuro, oltre a threat modeling e test approfonditi prima che il tuo agente vada in produzione.

Metti in sicurezza gli ambienti multi-agente stabilendo controlli che impediscano a un agente di sfruttarne un altro. Ciò significa applicare protocolli di comunicazione e limitare gli accessi condivisi. Monitora le minacce e rispondi in tempo reale grazie all'osservabilità. Tieni traccia dei pattern di utilizzo e attiva un piano di risposta quando i comportamenti escono dai limiti previsti. L'approccio di Salesforce alla privacy dell'AI mostra come una progettazione attenta possa migliorare sia la sicurezza che la fiducia.

Con l'integrazione sempre più profonda degli agenti AI nei sistemi aziendali, la loro sicurezza diventerà sempre più complessa e, al tempo stesso, sempre più cruciale. Le nuove funzionalità portano con sé nuove vulnerabilità, quindi stare al passo richiede una strategia lungimirante.

Migliorare la sicurezza dell'AI non è qualcosa che un'azienda può fare da sola. Serve una collaborazione trasversale nell'intero settore. Quando le organizzazioni condividono informazioni sulla sicurezza e le best practice, tutti ne traggono vantaggio. Lavorare insieme aiuta a stabilire standard più solidi, rendendo l'adozione dell'AI più sicura per tutti.

Agentforce, la soluzione di Salesforce per l'AI agentica in ambito enterprise, ti aiuta ad applicare l'automazione intelligente mantenendo sicurezza e privacy al centro di ogni interazione.

Grazie al Agentforce Trust Layer, la tua azienda può ridurre i rischi attraverso funzionalità come la conservazione dati azzerata e i controlli basati su policy. Il Trust Layer identifica e maschera inoltre le informazioni sensibili nei tuoi prompt prima di inviarli al modello, proteggendo dati come le PII dall'esposizione a LLM esterni. Queste protezioni innalzano il livello di riferimento per la sicurezza degli agenti AI.