Guida pratica alla sicurezza degli agenti AI

Gli AI agent non aspettano il permesso per agire, ed è proprio questa la sfida. Nel momento in cui un agente può operare sui tuoi dati invece di limitarsi a rispondere a domande su di essi, eventuali lacune nei controlli di accesso, nella gestione dell'inventario e nei processi di approvazione possono trasformarsi rapidamente in rischi per la sicurezza. 

Il data leakage è già la forma più comune di agent breach e un'organizzazione su cinque non è in grado di affermare con certezza se nel proprio ambiente siano presenti shadow agent o agenti non autorizzati.

Questa guida illustra i quattro principali rischi che le organizzazioni devono affrontare man mano che gli AI agent evolvono da assistenti conversazionali ad attori autonomi: data leakage, shadow agent, input manipulation e governance gap. Troverai indicazioni pratiche per proteggere l'accesso degli agenti, domande utili per orientare le decisioni di governance e un framework in 5 fasi per implementare controlli efficaci.

Cosa imparerai:

• Identificare i quattro modi più comuni in cui gli AI agent possono mettere a rischio dati e processi aziendali.
• Applicare linee guida pratiche su cosa fare e cosa evitare nella definizione di permessi e processi di approvazione.
• Allineare le decisioni di governance al modo in cui gli agenti vengono realmente utilizzati all'interno dell'organizzazione.
• Implementare un framework in 5 fasi: Discover, Identify, Protect, Audit, Recover.

L'AI agent sprawl raramente si manifesta in modo evidente. Un agente può non avere un owner chiaramente identificato, conservare autorizzazioni oltre il proprio scopo originario o eseguire azioni senza un processo di revisione coerente.

Questa guida offre ai responsabili IT e Security un approccio pratico e concreto per anticipare questi rischi: dalla piena visibilità su tutti gli agenti presenti nell'ambiente fino a una strategia di recovery quando qualcosa va storto.