Tutti dicono che l'IA è insicura, quindi l'ho misurata

Se segui il discorso che circonda la sicurezza AI oggi, ti sarebbe perdonato pensare che siamo sul bordo di una scogliera esistenziale. Ogni settimana porta un nuovo, terribile titolo che sembra amplificare il senso della crisi imminente: “Gli agenti di intelligenza artificiale possono essere ingannati nei sistemi di attacco” Questo spesso si riferisce a ricerche che dimostrano come i sistemi autonomi di intelligenza artificiale, progettati per svolgere compiti utili, possano essere manipolati tramite sottili input noti come esempi avversari o tecniche di jailbreaking per eseguire azioni dannose, bypassare le guardie di sicurezza o persino lanciare attacchi sofisticati contro le infrastrutture sottostanti. “I LLM consentono nuovi attacchi informatici” Ciò copre la doppia minaccia presentata dai grandi modelli linguistici (LLM). La preoccupazione principale è che i LLM possano abbassare la barriera per entrare nel crimine informatico aiutando i principianti a redigere e-mail di phishing altamente convincenti, generare codice di sfruttamento o eseguire ricognizioni. In secondo luogo, vi è una preoccupazione che gli aggressori possano utilizzare i LLM come componente nei loro attacchi, sfruttandoli per automatizzare campagne di ingegneria sociale complesse e adattive o per scoprire e realizzare dinamicamente carichi di reddito zero-day. “Iniezione rapida è la nuova iniezione SQL” Questa analogia evidenzia la nuova classe di vulnerabilità specifica per i sistemi di intelligenza artificiale. Proprio come l'iniezione SQL sfrutta il fallimento di sanitare l'ingresso utente destinato a un database, l'iniezione prompt sfrutta il fallimento di isolare correttamente le istruzioni di un utente (la "prompt") dalle istruzioni operative interne del modello. Questo consente a un aggressore di catturare il controllo del comportamento del modello, portando all'esfiltrazione dei dati, azioni non autorizzate o violazione delle politiche. L'implicazione cumulativa di questo flusso costante di notizie negative e analisi guidate dalla paura è spesso la stessa: l'IA stessa è il problema.La narrazione tende a concentrarsi sull'instabilità intrinseca, l'imprevedibilità e il rischio associato alla tecnologia di base, portando alla convinzione che la tecnologia debba essere contenuta, rigorosamente regolata o fondamentalmente ridisegnata per essere sicura. Come qualcuno che ha trascorso anni analizzando il comportamento degli attaccanti del mondo reale, questo framing si è sempre sentito incompleto. La maggior parte delle affermazioni si basa su ipotesi, esempi di giocattoli o dimostrazioni intenzionalmente non sicure. Molti chiedono una domanda più semplice: quale superficie di attacco è effettivamente esposta dalle integrazioni di AI reali di oggi? Perché MCP è un utile controllo della realtà L'ascesa di sofisticati modelli linguistici ha richiesto lo sviluppo di meccanismi robusti e standardizzati per l'interazione con le risorse esterne. è stato introdotto, stabilendo un quadro fondamentale e standardizzato che consente ai modelli linguistici di invocare in modo sicuro e prevedibile strumenti e servizi esterni. Modello di protocollo di contesto (MCP) Modello di protocollo di contesto (MCP) Questo protocollo agisce come un intermediario sicuro, permettendo al modello linguistico di estendere le sue capacità al di là delle sue conoscenze interne e dei confini computazionali. In sostanza, il MCP è vitale per trasformare i modelli linguistici da sofisticati processori di testo in agenti capaci e interattivi che possono eseguire compiti del mondo reale integrandosi in modo sicuro e contestuale con l'ecosistema digitale più ampio. Metodologia di ricerca Questa analisi ha deliberatamente evitato le impostazioni speculative o avversarie.La progettazione dello studio ha impiegato una metodologia conservativa che coinvolge cinque passaggi chiave: Identificazione del repository: i repositori del server MCP sono stati localizzati analizzando i modelli di importazione di SDK trovati su GitHub. Verifica dell'esecuzione: i repositori che non hanno avviato con successo sono stati esclusi dall'analisi. Analisi degli strumenti: i server in esecuzione con successo avevano estratti i loro strumenti e schemi esposti. Questi furono quindi scansionati utilizzando sia strumenti open-source che proprietari interni. Mapping delle capacità: gli strumenti sono stati classificati in base alle loro azioni potenziali (cioè a ciò che possono fare), indipendentemente dal fatto che contengano vulnerabilità note. Server Ranking: i server sono stati in definitiva aggregati e classificati in base alla densità e al tipo di capacità esposte che contenevano. Sono stati inclusi solo i server MCP che hanno effettivamente eseguito e esposti strumenti, poiché una superficie di attacco che non esegue non è una superficie di attacco. Quali server MCP sono effettivamente esposti Una volta che i server eseguibili sono stati isolati, è emerso un modello chiaro: i server MCP espongono primiti di sicurezza familiari, non capacità esotiche solo AI. Tabella 1 – Classi di capacità MCP osservati: Capability Class Description Filesystem access Read/write operations on files or documents HTTP requests Fetching or scraping remote URLs Database queries Structured data retrieval Process execution Local command or script execution Orchestration Tool chaining, planning, or agent control Read-only search Constrained data or API lookups Accesso al file system Leggere/scrivere operazioni su file o documenti Richieste HTTP Rimuovere o rimuovere URL remote Database di richieste Ritorno dei dati strutturati processo di esecuzione Esecuzione di comandi o script Orchestra Strumento di catena, pianificazione o controllo degli agenti Ricerca solo lettera Contenuti dati o API lookups Il punto chiave qui è che questi primiti esistono già in tutti i sistemi software moderni. Distribuzione delle capacità su server MCP reali Nonostante le affermazioni diffuse secondo cui gli strumenti di intelligenza artificiale consentono abitualmente comportamenti pericolosi, la distribuzione osservata è stata molto più restrittiva. Tabella 2 - Frequenza di capacità (server MCP in esecuzione): Capability Relative Frequency Filesystem access Medium HTTP requests Medium Database queries Low Process execution Rare Orchestration Occasional Accesso al file system Medium Richieste HTTP Medium Database di richieste basso processo di esecuzione Raro Orchestra Occasionale osservazione di: I risultati iniziali suggeriscono una significativa divergenza dalle narrazioni prevalenti, spesso allarmanti, riguardanti l'insicurezza intrinseca dei sistemi avanzati di intelligenza artificiale. In particolare, la ricerca sull'utilizzo pratico di questi sistemi ha rivelato che l'esecuzione arbitraria dei comandi, una capacità che potrebbe portare a un compromesso catastrofico del sistema o alla violazione dei dati, è stata identificata come la Vulnerabilità di sicurezza di alto impatto. almeno Questo risultato contrintuitivo sfida direttamente la diffusa affermazione che i modelli di intelligenza artificiale attuali sono fondamentalmente "irrispettosi" o inclini a difetti facilmente sfruttabili, ad alta gravità che danno agli attaccanti un controllo profondo sull'infrastruttura sottostante. Mentre altre vulnerabilità esistono indubbiamente, la bassa frequenza di difetti di esecuzione dei comandi implica che la robusta sanitizzazione delle entrate, il sandboxing e le difese architettoniche in atto possono essere più efficaci di quanto comunemente riconosciuto. Esso sollecita una discussione più nuancata nella comunità della sicurezza informatica, spostando l'attenzione dal panico generalizzato a una comprensione mirata dei rischi reali e statisticamente significativi presentati dai moderni sviluppi di intelligen I dati suggeriscono che gli sforzi di sicurezza potrebbero essere impiegati in modo più efficace per affrontare le vulnerabilità comuni e a basso impatto che si verificano con maggiore frequenza, piuttosto che concentrarsi prevalentemente sul potenziale sfruttamento più raro, anche se sensazionale. Il rischio reale: la composizione delle capacità Individualmente, molti server appaiono innocui. Il rischio aumenta quando più primiti coesistono nello stesso server, specialmente quando è presente l'orchestrazione. Il rischio di sicurezza presentato da un singolo server MCP è spesso minimo o appare innocuo quando visualizzato in isolamento. Un singolo MCP con scala ristretta potrebbe svolgere una funzione necessaria, come gestire un semplice cambiamento di configurazione o eseguire un'operazione di logging di base. Tuttavia, il potenziale di sfruttamento aumenta drammaticamente quando più server sono implementati e coesistono all'interno dello stesso server o ambiente operativo. Questo rischio aggravante è radicato nelle possibilità combinatoriali che sorgono quando distinti primiti possono essere catenati o sfruttati in sequenza. Ad esempio, un server MCP potrebbe essere in grado di leggere dati di configurazione sensibili, mentre un altro potrebbe essere in grado di modificare le regole del firewall, e un terzo potrebbe essere in grado di riavviare un servizio critico. Individualmente, queste azioni sono limitate. Insieme, formano un potente vettore di attacco, consentendo a un attaccante di escalare i privilegi, raggiungere la persistenza e esfiltrare i dati. Il vero punto di svolta per questo rischio è l’introduzione di . Orchestration, whether provided by automated security tools, container platforms (like Kubernetes), cloud-native frameworks, or sophisticated scripting, is designed to efficiently coordinate and manage these distributed capabilities. While intended for benign purposes, such as scaling, self-healing, and automated deployment, it simultaneously provides the ideal mechanism for an adversary. orchestrazione Un attaccante che ottiene il controllo sullo strato di orchestrazione può dirigere efficacemente una sinfonia di azioni dannose, trasformando una raccolta di primiti innocui in un potente sistema di armi automatizzate. Tabella 3 - Esempi di modelli di composizione: Composition Security Implication HTTP fetch + filesystem write Content injection / persistence Database query + orchestration Data exfiltration pipelines HTTP fetch + planning Prompt-injection amplification Filesystem write + orchestration Supply-chain style poisoning HTTP fetch + file system scrivere Iniezione di contenuto / persistenza Database query + orchestrazione Pipeline di estrazione dei dati HTTP + pianificazione Amplificazione iniezione rapida Filesystem scrivere + orchestrare Avvelenamento della catena di approvvigionamento MCP isn't inventing these chains. It's just making it far easier to put them together. Schemi, non promette, definire la superficie di attacco Un tema ricorrente nelle discussioni sulla sicurezza dell'IA, in particolare nel campo degli LLM, è la vulnerabilità alla manipolazione rapida, spesso sensazionalizzata come "iniezione rapida". Questo focus, sebbene comprensibile data la sua diretta, spesso ombra più sistemici e influenti difetti di sicurezza. Lo schema in questo contesto si riferisce all'intero framework operativo: l'architettura, i modelli di dati sottostanti, i controlli di accesso, la logica di orchestrazione e i passaggi pre- e post-processing che avvolgono il core LLM. Un attaccante sofisticato non si concentrerà su coagire una lieve deviazione dalla uscita del modello tramite un prompt intelligente. Ad esempio, uno schema insicuro potrebbe: Se lo schema consente al LLM di chiamare API esterne o funzioni senza robusta convalida di input e principi di minimo privilegio, un attacco di iniezione di successo consente il movimento laterale, l'esfiltrazione dei dati o l'esecuzione arbitraria dei comandi. Mancanza di separazione tra contesto e istruzione: Mescolare l'ingresso utente (il prompt) con le istruzioni del sistema o il contesto operativo in un modo che consenta all'ingresso dell'utente di rapire le direttive del sistema è un difetto di schema. Utilizzare entrate/uscite insufficientemente convalidate nei sistemi di Retrieval-Augmented Generation (RAG): Se i documenti recuperati non sono adeguatamente saniti prima di essere alimentati indietro nel contesto prompt, o se il sistema esegue ciecamente i passaggi di post-elaborazione in base alla uscita, il vettore di attacco elimina le difese del modello di base. In sostanza, mentre l'iniezione rapida dimostra che il LLM è un complesso, non deterministico validatore di input, i rischi gravi e critici per il business sono radicati nella fragilità che circonda il modello, lo schema. Sicurezza dei sistemi AI richiede di spostare l'attenzione alla sicurezza da semplici tecniche di prompting difensive ad adottare il suono, installare il software tradizionale, applicare i principi di sicurezza in tutta la pila di applicazioni AI e trattare il LLM come una componente di un sistema più grande, interconnesso e potenzialmente vulnerabile. Tabella 4 - Impatto del regime di restrizione: Schema Pattern Risk Implication url: string High (arbitrary network access) path: string High (potential traversal / overwrite) query: string Medium (depends on backend) enum(values) Low (constrained intent) Hard-coded parameters Minimal Titolo: String Alta (accesso arbitrario alla rete) Il percorso: String Alta (potenziale di attraversamento / sovrascrizione) Titolo: String Medium (dipendente dal backend) Il valore (valori) Intenzione limitata (low intention) Parametri hard-coded minimo Nei server MCP, lo schema è il confine di fiducia. Se uno strumento accetta un input illimitato e lo passa a un potente sink, il rischio è architettonico, non guidato dall'IA. Perché questa non è una storia “AI è pericolosa” La discussione diffusa che afferma che l'IA introduce un "rischio senza precedenti" spesso manca la realtà più nuancata e architettonicamente significativa. o Invece, la conseguenza profonda dell'integrazione dell'IA, in particolare sotto forma di LLM e agenti intelligenti, è che l'IA trasferisce fondamentalmente la posizione in cui vengono prese e applicate decisioni essenziali in materia di sicurezza. Nuovo Incontrollabile Questo non è solo un aggiornamento incrementale ai modelli di sicurezza esistenti; rappresenta un profondo cambiamento architettonico nel modo in cui le applicazioni sono costruite e difese. FROM: The Traditional Application Security Focus TO: The Modern AI-Driven System Security Focus UI Flows (User Interface) Schemas (Data and Interaction) Security was heavily focused on validating inputs and protecting against manipulation of front-end components and presentation layers. The emphasis moves to strictly defining and validating the structure and content of data exchanged between models, tools, and the application, ensuring input and output types are rigorously adhered to. Human Intent and Manual Vetting Tool Composition and Orchestration Logic was often designed around what a human to do, relying on role-based access control (RBAC) and explicit permissions tied to individual actions or user profiles. intended Security now centers on how the AI agent selects, chains, and uses various external tools (e.g., APIs, databases, services). The integrity and safety of the of actions must be guaranteed, focusing on preventing prompt injection from driving unintended tool use. entire sequence Application Logic (Hard-Coded Business Rules) Execution Context Isolation (Sandboxing) Security resided within monolithic or tightly coupled business logic, where rules were explicitly coded and easy to audit within the application's source code. The focus shifts to isolating the AI model's runtime environment, ensuring that the consequences of any erroneous or malicious model output (e.g., code generation or external calls) are strictly contained and cannot impact critical infrastructure or bypass perimeter defenses. Interfaccia utente (User Interface) Schemi (Dati e Interazione) La sicurezza è stata fortemente focalizzata sulla convalida delle entrate e sulla protezione contro la manipolazione dei componenti front-end e dei livelli di presentazione. L'accento si sposta a definire e convalidare rigorosamente la struttura e il contenuto dei dati scambiati tra i modelli, gli strumenti e l'applicazione, garantendo che i tipi di input e di output siano rigorosamente rispettati. Human Intent and Manual Vetting Composizione e orchestrazione La logica è stata spesso progettata intorno a ciò che un essere umano Per fare ciò, si basano sul controllo di accesso basato su ruoli (RBAC) e sulle autorizzazioni esplicite legate a singole azioni o profili utente. Intenzione La sicurezza ora si concentra su come l'agente AI seleziona, catena e utilizza vari strumenti esterni (ad esempio, API, database, servizi). le azioni devono essere garantite, concentrandosi su impedire che l'iniezione rapida provochi un uso involontario dello strumento. Tutta la sequenza La logica delle applicazioni (hard-coded business rules) Esecuzione Isolazione Context (Sandboxing) La sicurezza si trovava all'interno di una logica aziendale monolitica o strettamente collegata, dove le regole erano esplicitamente codificate e facili da controllare all'interno del codice sorgente dell'applicazione. L'attenzione si sposta all'isolamento dell'ambiente di esecuzione del modello AI, assicurando che le conseguenze di qualsiasi uscita del modello errata o dannosa (ad esempio, generazione di codice o chiamate esterne) siano rigorosamente contenute e non possano influenzare le infrastrutture critiche o bypassare le difese perimetrali. Questo spostamento del locus di sicurezza è un cambiamento architettonico, non solo un riflesso del fallimento delle prassi di sicurezza esistenti. Esige che le organizzazioni adattino le loro strategie difensive, gli strumenti di sicurezza e la formazione degli sviluppatori per affrontare questi nuovi punti di controllo. Riconoscendo che il confine di sicurezza primario non è più la porta anteriore dell'applicazione, ma la configurazione e la gestione della pipeline di intelligence stessa. Conclusione: prima misura, poi panico Tuttavia, per i professionisti, migliorare lo stato della sicurezza AI richiede un cambio di prospettiva: dobbiamo sostituire la paura con la misurazione e la disciplina pragmatica. I LLM e altri complessi sistemi di elaborazione AI/machine-controlled non sono intrinsecamente insicuri; sono semplicemente sistemi ricchi di capacità. Questa abbondanza di funzionalità significa che richiedono lo stesso approccio rigoroso e disciplinato alla modellazione delle minacce, alla configurazione sicura e alla supervisione operativa che abbiamo già applicato ad altre infrastrutture critiche come le pipeline di automazione e le API cloud. La verità scomoda ma in ultima analisi rafforzante è che un numero significativo di cosiddetti "rischi" di intelligenza artificiale sono, in realtà, vecchi problemi di sicurezza che usano un nuovo linguaggio. Concepti come default insicuri, vulnerabilità della catena di approvvigionamento, difetti di iniezione e controlli di accesso errati sono stati preoccupazioni fondamentali per decenni. E questa è una buona notizia. Si tratta di una buona notizia perché significa che non stiamo iniziando da zero. Sappiamo già come risolvere questi problemi.I principi, i quadri e le metodologie di sicurezza stabiliti, come il Principio del privilegio minimo (PoLP) e l'architettura di difesa in profondità, rimangono perfettamente validi.La sfida non è quella di inventare una nuova scienza, ma di adattare sistematicamente l'esperienza di sicurezza esistente alle nuove superfici di attacco e alle caratteristiche del sistema introdotte dall'IA. Frammando la sicurezza AI come un'estensione della sicurezza aziendale consolidata piuttosto che un problema completamente nuovo e insormontabile, le organizzazioni possono passare dall'ansia paralizzante alla riduzione efficace e misurabile del rischio.