Come proteggere agenti AI, server MCP e applicazioni LLM in produzione

Agenti AI, server MCP e applicazioni basate su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) stanno entrare nei codici sorgente più velocemente del tempo che i programmi di sicurezza tradizionali riescono a seguire. Questo fenomeno ha reso necessario un approccio diverso e più proattivo per garantire la sicurezza di questi sistemi. L’articolo esamina le minacce emergenti e le strategie per mitigarle, con un focus su una guida pratica fornita da Mend.io.

Le minacce emergenti nell’ambito dell’AI agente

La sicurezza tradizionale si basa sull’assunzione che un’applicazione esegua esattamente ciò che il codice dice. Tuttavia, l’AI agente rompe questa logica. Il comportamento degli agenti emerge da modelli, prompt, contesto, input utente e strumenti disponibili. Due deployment identiche possono comportarsi in modo diverso, e i modi di fallimento sono nuovi. Ad esempio, l’iniezione di prompt può arrivare attraverso dati, non codice. Un agente con autorizzazioni eccessive può compiere azioni dannose senza che venga sfruttata alcuna vulnerabilità. Un modello obsoleto continua a fornire previsioni anche dopo che il suo mantenitore ha smesso di aggiornarlo.

La sicurezza deve adattarsi al comportamento dinamico degli agenti AI.

Strumenti e metodi per la protezione in produzione

Mend.io ha sviluppato una guida pratica per la sicurezza degli agenti AI, dei server MCP e delle applicazioni LLM. La guida si basa su tre azioni principali: identificare ciò che è rilevante, risolvere i problemi più urgenti e proteggere l’AI in produzione. Tra i strumenti disponibili, ci sono sette artefatti riutilizzabili, tra cui un mappa delle superfici d’attacco a cinque livelli. Questi livelli includono l’interazione, l’agente, l’integrazione, il modello e il codice. Ogni livello presenta rischi specifici, come l’iniezione di prompt, la contaminazione del contesto o l’uso di strumenti non autorizzati.

Per identificare i rischi, è necessario cercare agenti nascosti, server MCP non registrati e framework AI incorporati. Ogni server MCP deve avere un proprietario, un ambito di accesso e una revisione. Ci sono cinque metodi per la scoperta: scansionare i repository per firme agentiche, monitorare le uscite di rete, auditare account di servizio e chiavi API, rendere la registrazione semplice e automatizzare il processo. Questi metodi aiutano a mantenere la visibilità su sistemi che evolvono rapidamente.

La protezione in produzione richiede un’automazione supportata da prove.

Implementazione e best practice per la sicurezza

La protezione in produzione si basa su guardrails, rafforzamento dei prompt, enforcement delle policy e monitoraggio. Questi elementi operano in un ciclo che include il team di sicurezza AI e le scoperte dei team di test. I guardrails possono essere implementati come SDK Python integrato o come server API Docker autonomo. Questi strumenti permettono di bloccare richieste non autorizzate, iniezioni di prompt e accessi non autorizzati, sia in ingresso che in uscita. Il rafforzamento dei prompt segue cinque modelli: assumere la divulgazione, separare le istruzioni dai dati, limitare l’area di impatto, versionare e revisionare e testare in modo adversario. L’impostazione di permessi rigorosi è più efficace delle istruzioni di prompt, poiché prevenire l’accesso agli strumenti elimina la necessità di vietare azioni pericolose. La guida include anche un piano di maturità a quattro fasi, allineato a standard come NIST AI RMF, OWASP AIMA e ISO/IEC 42001.

La sicurezza dell’AI deve evolversi in parallelo con l’evoluzione dei sistemi.

La protezione degli agenti AI, dei server MCP e delle applicazioni LLM richiede un approccio proattivo, basato su strumenti e metodi specifici. La guida di Mend.io offre una base solida per affrontare le minacce emergenti e garantire la sicurezza in produzione. Con l’adozione di queste strategie, è possibile ridurre i rischi e migliorare la resilienza dei sistemi AI.