AI Security

Crea funzionalità IA di cui ti puoi fidare

evoila ti aiuta a proteggere le applicazioni IA che stai sviluppando, affrontando i nuovi rischi legati ai modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) prima che entrino in produzione.

Parliamo di sicurezza nell’IA

Le pratiche di sicurezza non sono ancora al passo con i tempi. Noi ti aiutiamo a colmare questo divario.

L’IA generativa sta entrando nei prodotti più velocemente di quanto la maggior parte delle pratiche di sicurezza riesca a stare al passo. Una funzionalità basata su LLM comporta rischi che gli strumenti di sicurezza tradizionali non sono mai stati progettati per individuare, tra cui l’iniezione di prompt, la fuga di dati sensibili attraverso le risposte del modello e l’abuso dell’accesso del modello ai sistemi interni. evoila aiuta i team di ingegneri a proteggere queste applicazioni mentre passano dal prototipo alla produzione. Si tratta di una parte in crescita del nostro portafoglio e ti spieghiamo chiaramente di cosa si tratta fin dal primo colloquio.

  • Nuovi rischi specifici legati all’IA individuati prima che le funzionalità vengano rese operative
  • Il rigore della sicurezza delle applicazioni applicato ai carichi di lavoro LLM e IA
  • Un punto di partenza onesto e concreto, piuttosto che una semplice trovata pubblicitaria

Queste vulnerabilità vengono già sfruttate in rete

Una funzionalità basata sull’intelligenza artificiale che viene rilasciata senza una verifica di sicurezza rappresenta una superficie di attacco che la maggior parte delle persone nella tua organizzazione non comprende ancora.

La sfida

Le nuove funzionalità creano una nuova superficie di attacco

I team stanno lanciando rapidamente funzionalità di IA, spesso collegando un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) a dati e strumenti interni per renderlo utile. Ma proprio questa utilità rappresenta anche un rischio. Un modello in grado di leggere documenti o attivare azioni può essere manipolato per agire contro i tuoi interessi. Le modalità di fallimento sono ancora poco conosciute dalla maggior parte dei programmi di sicurezza, mentre la pressione per rilasciare funzionalità di IA lascia poco spazio per valutarle adeguatamente. È così che una nuova superficie di attacco arriva in produzione prima che l’organizzazione riesca a stare al passo.

L’iniezione istantanea è una realtà

Un input manipolato, a volte nascosto all’interno di un documento letto dal modello, ha la precedenza sulle istruzioni dello sviluppatore. La maggior parte delle applicazioni attuali non ha alcuna difesa contro questo fenomeno.

I dati sensibili generano delle risposte

I risultati del modello possono diffondere i dati interni oltre i limiti previsti. I contenuti sensibili che vengono inseriti nel modello tendono a riapparire dove non dovrebbero.

Gli agenti con accesso possono essere modificati

Un agente di intelligenza artificiale in grado di interrogare database o attivare azioni diventa un bersaglio di grande valore. Se la manipolazione va a buon fine, l’accesso del modello diventa l’accesso dell’attaccante.

Alla regolamentazione si aggiunge il rischio tecnico

La legge dell’UE sull’IA aggiunge degli obblighi di governance alla sfida tecnica. I team che sviluppano funzionalità di IA devono ora tenere sotto controllo entrambe le dimensioni contemporaneamente.

La buona notizia: la sicurezza dell’IA non parte da zero

La disciplina c’è. Gli strumenti ci sono. Bisogna applicarli nei punti giusti dell’applicazione e collegarli al modello di governance che la circonda.

La nostra soluzione

Sicurezza delle applicazioni per i carichi di lavoro basati sull’IA

evoila considera la sicurezza dell’IA come un’estensione mirata della sicurezza delle applicazioni. Valutiamo le funzionalità di IA che stai sviluppando, identifichiamo i punti in cui il modello comporta dei rischi e ti aiutiamo ad aggiungere le giuste misure di protezione prima del rilascio. Il nostro lavoro si basa sulle linee guida emergenti del settore, tra cui l’OWASP Top 10 per le applicazioni LLM, e sulla disciplina della sicurezza delle applicazioni che già mettiamo in pratica nel DevSecOps.

Valutazione dei rischi legati all’intelligenza artificiale

Prima che la funzionalità venga resa disponibile, verifichiamo la tua applicazione LLM alla luce delle minacce note, come l’iniezione di prompt, l’esposizione dei dati e i comportamenti non sicuri del modello.

Linee guida per la progettazione sicura

Ti diamo consigli su come gestire gli input, filtrare gli output e definire l’ambito di accesso di un modello a strumenti e dati, in modo che la funzionalità rimanga utile senza diventare troppo permissiva.

Protezione dei dati

Riduciamo il rischio che contenuti sensibili arrivino al modello o compaiano di nuovo nelle risposte, controllando il flusso dei dati, i confini del contesto e la gestione dei risultati.

Test

Prima che vengano rilasciate, verifichiamo le funzionalità dell’IA per individuare eventuali manipolazioni, comportamenti indesiderati e casi limite pericolosi.

Link sulla governance

Quando si tratta di governance, integriamo le misure tecniche di protezione con la preparazione alla legge UE sull’IA attraverso la pratica GRC di evoila, in modo che i controlli di sicurezza e gli obblighi di conformità siano allineati.

Tech-Deep-Dive

Dove si nascondono davvero i rischi dell’IA

Per garantire la sicurezza di un’applicazione di intelligenza artificiale bisogna esaminare il modello, i suoi dati e le sue connessioni con il resto dei tuoi sistemi.

Il confine di ingresso

L’iniezione di prompt è il rischio più tipico dell’IA: un input non attendibile, a volte nascosto in un documento letto dal modello, prevale sulle istruzioni dello sviluppatore. Vediamo come la tua applicazione distingue le istruzioni attendibili dai contenuti non attendibili e dove vanno inseriti la convalida degli input e i meccanismi di protezione.

Il limite di output

Le risposte dei modelli possono divulgare dati sensibili o introdurre contenuti pericolosi nei sistemi a valle. Esaminiamo il filtraggio dei risultati e il modo in cui vengono gestite le risposte una volta che escono dal modello.

Accesso e autonomia

Quando un modello LLM è in grado di utilizzare strumenti, interrogare database o attivare azioni, l’impatto di una manipolazione riuscita aumenta. Valutiamo quanto siano ben definite le autorizzazioni del modello e se le azioni ad alto impatto richiedano ulteriori controlli.

Metodo e standard

Ci atteniamo alle linee guida più recenti, come l’OWASP Top 10 per le applicazioni LLM, e applichiamo lo stesso approccio utilizzato nei nostri test di penetrazione e nelle attività DevSecOps. Quando la governance è fondamentale, ci allineiamo ai preparativi per l’EU AI Act attraverso la nostra pratica GRC.

Vantaggi tecnici

Sei cose che migliorano prima del lancio

1. Resistenza all’iniezione

Prima del lancio, abbiamo verificato la gestione degli input e i meccanismi di protezione contro l’iniezione di prompt.

2. Minore esposizione dei dati

Il filtraggio dell’output e la definizione dell’ambito dei dati riducono la possibilità che contenuti sensibili finiscano nelle risposte del modello.

3. Accesso degli agenti con ambito limitato

Limita le autorizzazioni relative a strumenti e dati al minimo necessario per la funzionalità.

4. Valutazione basata sugli standard

In linea con le linee guida OWASP per le applicazioni LLM, non con le checklist interne.

5. Misure di sicurezza pronte per la governance

Un collegamento diretto agli obblighi previsti dalla legge UE sull’IA quando le tue tempistiche di adeguamento lo richiedono.

6. Testato prima della spedizione

Verifica pratica per individuare eventuali manipolazioni e comportamenti indesiderati, non solo revisione della documentazione.

Il tuo partner ideale

Una disciplina consolidata, applicata a un nuovo rischio

La sicurezza dell’IA è una novità. La disciplina alla base, invece, non lo è. evoila mette a disposizione la sua comprovata esperienza nella sicurezza delle applicazioni e nei test, maturata nel campo del DevSecOps e dei test di penetrazione, e la applica alle applicazioni basate su LLM. A questo si aggiunge un approccio GRC già in linea con l’EU AI Act, così che le misure tecniche di sicurezza e gli obblighi di governance vadano di pari passo invece di andare alla deriva. evoila pianifica attentamente la crescita di questa offerta ed è chiara sui suoi ambiti fin dal primo colloquio.

Certificato ISO 27001

Le nostre procedure di sicurezza rispettano uno standard verificato da un ente indipendente.

In linea con la Top 10 OWASP LLM

Effettuiamo una valutazione rispetto al benchmark riconosciuto per i rischi legati all’uso dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM).

DevSecOps e le pratiche di penetration testing

Esperienza pratica nei test, non solo revisione della documentazione.

Pratiche GRC per prepararsi alla legge UE sull’IA

Misure di sicurezza tecniche e obblighi normativi: tutto in un unico posto.

Tecnologie e partner

Basato sul metodo, indipendente dagli strumenti

Il nostro lavoro sulla sicurezza dell’IA si basa sulla classifica OWASP Top 10 per le applicazioni LLM e sugli strumenti di sicurezza applicativa utilizzati nella nostra pratica DevSecOps. Si integra con la nostra capacità di test di penetrazione per valutazioni pratiche e con la nostra pratica GRC per la preparazione alla legge UE sull’IA. evoila è certificata ISO 27001.


Servizi e offerte per principianti

Inizia con un approccio mirato. Espandi il sistema man mano che il caso d’uso cresce.

1 | Valutazione della sicurezza dell’IA

Una valutazione mirata delle tue funzionalità di IA, delle interazioni tra i modelli, dei flussi di dati e delle autorizzazioni degli utenti. Individuiamo innanzitutto i rischi più rilevanti, tra cui l’iniezione di prompt, l’esposizione dei dati, i risultati non sicuri e l’accesso eccessivo.

2 | Avviso su “Secure-by-Design”

Consigli pratici per integrare la sicurezza nella funzionalità fin dall’inizio, che coprono i controlli sugli input e sugli output, i confini dei dati, le autorizzazioni, i test e i requisiti di governance prima del rilascio.

Le funzionalità di intelligenza artificiale comportano dei rischi per i quali i tuoi strumenti attuali non sono stati progettati.

Affronta questi aspetti finché la funzionalità è ancora in fase di progettazione.

Parliamo di sicurezza nell’IA

La migliore sicurezza basata sull’intelligenza artificiale inizia con una chiacchierata. Contattaci.

Raccontaci della funzionalità di IA che stai sviluppando, dei sistemi che coinvolge o delle questioni di sicurezza che hai già sul tavolo. Ti aiuteremo a capire dove si trova il vero rischio e cosa va affrontato per primo.

Patrick Cosic

Patrick Cosic

Business Unit Lead Security

FAQs

Domande frequenti sulla sicurezza dell’IA

L’iniezione di prompt si verifica quando un input appositamente creato induce un modello linguistico a ignorare le istruzioni previste e a seguire invece quelle dell’autore dell’attacco. L’input può persino essere nascosto all’interno di un documento letto dal modello. Si tratta del rischio più comune specifico dell’IA, e analizziamo come la tua applicazione si difende da esso.

Sì. La maggior parte dei rischi legati all’IA deriva dal modo in cui il modello viene integrato, non solo dal modello stesso, e questo include come gestisci gli input, come filtri gli output e come ne limiti l’accesso ai tuoi dati e ai tuoi sistemi. È proprio su questi punti di integrazione che concentriamo la nostra attenzione.

Si basa sulla stessa disciplina, ma aggiunge rischi specifici dei modelli, come l’iniezione di prompt, la fuga di dati attraverso le risposte e la manipolazione di un modello in grado di compiere azioni. Applichiamo le pratiche consolidate di AppSec a queste nuove modalità di guasto.

Questa pagina tratta degli aspetti tecnici relativi alla sicurezza delle applicazioni di IA. La legge dell’UE sull’IA riguarda principalmente questioni di governance e conformità, di cui ci occupiamo attraverso la nostra divisione GRC. Mettiamo in relazione questi due aspetti in modo che le tue misure di sicurezza e i tuoi obblighi normativi siano allineati.

Siamo sinceri: la sicurezza dell’IA è una parte sempre più importante del nostro portafoglio. Ci avvaliamo della nostra comprovata esperienza nella sicurezza delle applicazioni e nei test, e definiamo gli incarichi in modo realistico, partendo spesso da una valutazione mirata piuttosto che da un programma di ampio respiro.