I dati contenuti nel nuovo Netskope AI Report: 2026 evidenziano che le violazioni delle policy aziendali che avvengono quando l’AI restituisce dati a utenti non autorizzati ad accedervi (downstream) rappresentano oggi la seconda tipologia più diffusa di violazione legata all’utilizzo dell’intelligenza artificiale in azienda: 924 alert ogni 10.000, pari a quasi un allarme su dieci. Solo le violazioni upstream (quando l’utente invia dati all’AI) risultano ancora più frequenti.
Le violazioni downstream dei dati si verificano quando un servizio di AI restituisce informazioni a un utente o a un agente che non è autorizzato ad accedervi. La loro frequenza è più che raddoppiata nell’ultimo anno, passando da una media di 12 a 31 violazioni per organizzazione ogni settimana. Tra il 25% delle aziende maggiormente esposte, la crescita è ancora più marcata: da 72 a 206 violazioni settimanali.
A determinare questo incremento è la rapida diffusione del Model Context Protocol (MCP), uno standard aperto che consente ai modelli e agli agenti AI di collegarsi a fonti dati e strumenti esterni. In appena dieci settimane, il numero di utenti che accedono a server MCP remoti è aumentato del 250%, mentre le transazioni MCP sono cresciute del 375%. Se da un lato questa evoluzione permette ai sistemi AI di accedere a una quantità sempre maggiore di dati aziendali, dall’altro aumenta il rischio che informazioni sensibili vengano restituite alla persona o all’agente sbagliato.
Le violazioni upstream delle policy sui dati, ovvero i casi in cui utenti o agenti inviano informazioni sensibili a un’applicazione AI, restano comunque il rischio principale, rappresentando 8.752 alert ogni 10.000. Il report evidenzia però come il panorama delle minacce AI stia diventando sempre più articolato. Dopo le violazioni downstream, le organizzazioni rilevano infatti anche violazioni dei filtri sui contenuti (154 alert), tentativi di prompt injection e jailbreaking (129) e richieste intenzionali di informazioni sensibili (28). Il codice malevolo rappresenta la categoria meno frequente (5 alert ogni 10.000), ma anche quella con il livello di gravità più elevato, poiché può essere eseguito direttamente da un agente autonomo o integrato all’interno di basi di codice più ampie.
La ricerca suggerisce inoltre che il fenomeno della Shadow AI sia destinato a rimanere. Attualmente il 30% degli utenti aziendali utilizza esclusivamente applicazioni AI personali, mentre un ulteriore 14% alterna strumenti personali e applicazioni AI gestite dall’organizzazione. Sebbene l’utilizzo della Shadow AI fosse inizialmente diminuito con l’introduzione di strumenti aziendali dedicati, questa tendenza si è stabilizzata intorno a marzo 2026 e ha iniziato successivamente a invertire leggermente la rotta. Ciò suggerisce che le aziende stiano progressivamente adottando meccanismi di controllo e governance sull’uso delle applicazioni AI personali, piuttosto che cercare di trasferire ogni utente e ogni caso d’uso su piattaforme gestite centralmente.
“Nel 2026 il panorama delle minacce è andato oltre la semplice individuazione della Shadow AI, entrando in una nuova fase caratterizzata da rischi bidirezionali e agentici”, ha dichiarato Ray Canzanese, Director of Netskope Threat Labs. “Non ci limitiamo più a monitorare i prompt che i dipendenti inviano ai modelli AI di terze parti: oggi dobbiamo garantire l’integrità dell’intera supply chain dell’intelligenza artificiale. La rapida diffusione del Model Context Protocol (MCP) crea di fatto un ponte tra i repository dati interni e gli agenti esterni, mentre la crescita degli strumenti di AI per lo sviluppo software, come Cursor e Claude Code, ha abbassato drasticamente la soglia per l’esecuzione automatizzata di codice malevolo. Per i team di sicurezza questo significa passare da un semplice controllo dei dati a un’ispezione bidirezionale delle interazioni AI. Ogni interazione con un agente AI deve essere considerata un potenziale vettore di esecuzione, non soltanto una richiesta di dati.”
Ulteriori evidenze emerse dal report
