LLM & AI Agent Security Review: che cos'è e come funziona

Che cos'è

La revisione inizia con una raccolta di informazioni sul flusso di lavoro e sull'architettura AI: quale modello o agente viene utilizzato, quali informazioni riceve, quali sistemi di retrieval o strumenti sono collegati, quali azioni può compiere e dove una persona resta responsabile. Entro i confini concordati, i test possono esaminare il comportamento rispetto alla prompt injection, i percorsi di esposizione dei dati, la gestione degli output non sicuri, i rischi di retrieval, i permessi degli strumenti, i confini delle azioni, il logging e il passaggio a una persona. I risultati vengono documentati con il relativo contesto e indicazioni di rimedio proporzionate. Nuovi test possono essere concordati dopo le modifiche. Il lavoro resta entro confini di test sicuri e nel perimetro autorizzato, con metodi scelti per evitare interruzioni dei sistemi attivi.

Per Chi È

Una revisione della sicurezza AI è adatta ai team che:

• Hanno un assistente AI o un flusso di lavoro con agenti con strumenti, dati, utenti e confini operativi definiti
• Hanno bisogno di una visione più strutturata dei rischi legati a prompt, retrieval, permessi, output o passaggio a una persona prima di un uso più ampio
• Desiderano risultati e priorità di rimedio che offrano un quadro accurato della sicurezza AI entro il perimetro
• Devono distinguere una valutazione del flusso di lavoro AI da un penetration test più ampio di infrastrutture non correlate

Cosa Aiuta A Chiarire

La revisione aiuta a chiarire:

• Quali scenari AI, percorsi dei dati, fonti di retrieval, strumenti e azioni concordati devono essere testati
• Dove prompt injection, output non sicuri, permessi eccessivi, uso improprio degli strumenti o esposizione dei dati possono richiedere controlli
• Quali confini di logging, approvazione, fallback e passaggio a una persona sono visibili nel flusso di lavoro attuale
• Quali risultati richiedono una correzione in produzione, un nuovo test, una domanda al fornitore, una decisione di governance o un'attività di sicurezza con un perimetro separato

Cosa è incluso

• Conferma scritta di sistemi autorizzati, scenari, accessi, confini di test sicuri ed esclusioni
• Raccolta di informazioni sul flusso di lavoro e sull'architettura AI che copre modelli, retrieval, dati, strumenti, permessi, azioni e passaggio a una persona
• Test controllati degli scenari concordati di prompt injection, esposizione dei dati, output non sicuri, retrieval e permessi
• Report dei risultati con contesto pratico, priorità e indicazioni di rimedio
• Revisione di logging, confini delle azioni, comportamenti di fallback e punti di approvazione umana entro il perimetro
• Colloquio di consegna e possibili opzioni di nuovo test dopo interventi di rimedio concordati separatamente

Cosa non è incluso

• Un penetration test completo di applicazioni, infrastrutture, reti o fornitori non correlati
• Test avversariali senza limiti, interruzione dei sistemi attivi o accessi al di fuori dei confini approvati
• Addestramento del modello, fine-tuning, sostituzione del modello, correzioni in produzione, monitoraggio ininterrotto, managed detection o risposta alle emergenze
• Consulenza legale, certificazione formale, approvazione di conformità o un'assicurazione di sicurezza dell'AI
• L'affermazione che ogni vulnerabilità, output non sicuro, percorso di injection o scenario di esposizione dei dati verrà individuato o eliminato

Quando sceglierlo

Scegliete una LLM & AI Agent Security Review quando un flusso di lavoro è abbastanza definito da poterne individuare fonti, permessi, strumenti, utenti e confini decisionali, ma il team ha bisogno di una visione indipendente della sua postura di rischio. È utile prima di un rilascio più ampio, dopo una modifica a un'integrazione o quando un team ha dubbi su prompt injection, retrieval, azioni degli strumenti o informazioni sensibili. È meno adatta quando il caso d'uso, i confini dei dati o le responsabilità non sono ancora chiari; in quel caso può servire prima una discovery dei flussi di lavoro o un'attività di governance. La revisione funziona meglio quando sono disponibili accessi autorizzati, scenari di test sicuri e responsabili delle decisioni di rimedio.

Il nostro approccio

Concordiamo sistemi e scenari sicuri prima dell'inizio dei test. La revisione considera come un attaccante o un input inatteso potrebbe influenzare prompt, retrieval, uso degli strumenti, output, permessi o decisioni degli utenti entro il flusso di lavoro concordato. Evitiamo test dirompenti e manteniamo il lavoro entro i sistemi approvati. I risultati distinguono il comportamento osservato dalle ipotesi e spiegano quale potrebbe essere un passo successivo proporzionato. Alcuni problemi possono essere affrontati con modifiche di configurazione, di codice o dei permessi, con la governance delle fonti, con la revisione umana o con un incarico di sicurezza separato. Un esito positivo viene registrato per il contesto e la configurazione testati. La consegna offre al team una base documentata per rimedi, responsabilità ed eventuali decisioni su nuovi test. Indica inoltre la portata delle evidenze di test: quali aree erano fuori dalla valutazione, che cosa dipendeva dagli accessi forniti e dove una modifica al modello, alle fonti, agli strumenti o alla configurazione del rilascio potrebbe sollevare una nuova questione. Questo supporta un seguito più accurato e continuativo.

Domande frequenti

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