Sicurezza AI

Consulenza di sicurezza AI

Prompt injection, esfiltrazione di dati tramite l'output del modello, abuso degli strumenti e recupero avvelenato non sono varianti di vulnerabilità web note. Modelliamo le minacce dei sistemi di IA in modo specifico e progettiamo l'architettura e i controlli che contengono ciò che troviamo.

Parliamo della vostra iniziativa AI Consulenza

Il problema di business

Il confine di fiducia si è spostato e nessuno l'ha ridisegnato

Nelle applicazioni tradizionali dati e istruzioni sono separati. Nei sistemi costruiti attorno a modelli linguistici arrivano sullo stesso canale, quindi qualsiasi contenuto letto dal modello è potenzialmente un'istruzione. Questa sola proprietà rompe ipotesi in tutto il modello di sicurezza: un documento, una pagina web, una email o un ticket di supporto può portare un'istruzione che il modello seguirà. Aggiungete strumenti e accesso ai sistemi, e la conseguenza non è più una risposta sbagliata ma un'azione.

Cosa facciamo

Modellare le minacce, poi vincolare per progettazione

Stabiliamo che cosa prenderebbe di mira un attaccante e che cosa ne ricaverebbe, poi progettiamo perché il danno raggiungibile resti limitato, indipendentemente dal comportamento del modello. Questo significa ambiti degli strumenti a privilegio minimo, chiamate agli strumenti validate, contenuto recuperato trattato come non attendibile, passaggi di approvazione sulle azioni rilevanti e controlli sull'output dove il testo del modello raggiunge un altro sistema. Definiamo anche che cosa registrare, perché contenere senza rilevare è mezzo controllo.

Consulenza di sicurezza AI

Competenze

AI Threat Modeling
LLM Security Architecture
Agent Security Architecture
AI Risk Assessment
Prompt Injection Risk
Data Leakage Assessment
AI Supply Chain Risk
Secure AI Architecture

Casi d'uso comuni

Sottoporre un'applicazione di IA a modellazione delle minacce prima della produzione.
Definire un'architettura di riferimento sicura su cui gli altri team costruiscono.
Verificare un assistente esistente con accessi ai sistemi che nessuno ha mai revisionato.
Definire che cosa un fornitore debba dimostrare prima che la sua funzionalità IA venga approvata.

Il nostro approccio

Threat model

Stabilire cosa attaccherebbe un attaccante e cosa otterrebbe.
Testare

Test avversariali su abusi realistici, non una checklist di stringhe note.
Riportare

Risultati con passi di riproduzione, gravità e correzione, ordinati per sfruttabilità.
Ritestare

Verificare che le correzioni reggano e lasciare i test per far emergere le regressioni.

Tecnologie

OWASP LLM Top 10
MITRE ATLAS
Garak
Burp Suite
ISO/IEC 27001

Sicurezza e governance

I test sono autorizzati per iscritto, limitati a obiettivi concordati ed eseguiti su un ambiente non di produzione salvo vostra diversa decisione. I rilievi sono trattati come riservati e comunicati a voi prima che a chiunque altro. Nulla viene conservato oltre l'incarico, tranne il report e i test di regressione che ci avete chiesto di lasciare.

Independently audited against

Modelli di collaborazione

AI Advisory

Consulenti esperti forniscono strategia, architettura, assessment e guida alla trasformazione.

Progetto AI

Ci assumiamo la responsabilità di progettare e realizzare una soluzione AI definita.

Managed AI

Gestiamo, monitoriamo e miglioriamo continuamente i sistemi AI in produzione.

Perché TeamExtension.ai

L'architettura è l'unico controllo duraturo

Filtri e guardrail sono utili e prima o poi verranno aggirati. I controlli che reggono sono architetturali: che cosa il sistema può raggiungere, che cosa può farvi e che cosa richiede una persona. Progettiamo da questa premessa, per questo le nostre raccomandazioni riguardano permessi e confini più che regole di rilevamento.

Clienti selezionati

Domande frequenti

La prompt injection si può risolvere?

Non eliminata. Si mitiga con l'architettura: trattare ogni contenuto recuperato come non attendibile, restringere gli strumenti, sottoporre ad approvazione le azioni rilevanti e progettare perché un'iniezione riuscita raggiunga solo qualcosa di limitato. Chi promette prevenzione totale sta vendendo un filtro.

I nostri penetration test attuali coprono questo?

Solo in parte. I test tradizionali coprono la superficie applicativa attorno al modello. Di norma non coprono l'iniezione tramite contenuti recuperati, l'esfiltrazione via output del modello o l'abuso degli strumenti, perché non sono classi di vulnerabilità tradizionali.

Qual è il rilievo più frequente?

Permessi degli strumenti troppo ampi. Durante lo sviluppo si concede un accesso esteso perché è comodo, e l'ambito non viene mai ristretto prima della produzione. È anche, di solito, il rilievo meno costoso da correggere.

Come si integra con la nostra funzione di sicurezza?

La estende. Lavoriamo con il vostro team di sicurezza anziché aggirarlo, e il risultato è pensato per diventare il loro standard, non per restare il nostro report. Dove manca la profondità specifica sull'IA, la costruiamo insieme a loro.

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