C’è un paradosso al cuore della rivoluzione dell’intelligenza artificiale generativa: più un modello linguistico è capace di comprendere istruzioni complesse espresse in linguaggio naturale, più è vulnerabile a chi quelle istruzioni le sa costruire in modo malevolo. La potenza degli LLM (la stessa che li rende utili in mille contesti aziendali) è anche la radice…
I sistemi di intelligenza artificiale agentica, capaci di pianificare, agire e delegare in modo autonomo, stanno ridisegnando la superficie d’attacco delle organizzazioni a una velocità che i modelli di sicurezza tradizionali non riescono a seguire. Due ricerche peer-reviewed pubblicate all’inizio del 2026, rispettivamente sull’International Journal of Information Security di Springer e come preprint IEEE su…
Una ricerca sistematica di UC Santa Barbara, UC San Diego, Fuzzland e World Liberty Financial ha analizzato 428 router commerciali e gratuiti, individuando intermediari che riscrivono attivamente le tool-call degli agenti di coding ed esfiltrano credenziali. L’incidente LiteLLM del marzo 2026 conferma, su scala industriale, che la minaccia non è più teorica. Sicurezza AI a…
La prompt injection negli agenti AI aziendali è emersa come una delle principali minacce per i sistemi basati su modelli linguistici e applicazioni enterprise. In questo approfondimento vengono analizzate le dinamiche con cui istruzioni nascoste, inserite in contenuti apparentemente legittimi come email o documenti, possono influenzare il comportamento degli agenti e portare a esfiltrazione di…
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