{"id":8493,"date":"2026-10-07T14:07:21","date_gmt":"2026-10-07T12:07:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bitmat.it\/specialesicurezza\/?p=8493"},"modified":"2026-10-07T14:07:21","modified_gmt":"2026-10-07T12:07:21","slug":"ai-agent-kaspersky-punta-sulla-cyber-immunity","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bitmat.it\/specialesicurezza\/news\/8493\/ai-agent-kaspersky-punta-sulla-cyber-immunity","title":{"rendered":"AI agent, Kaspersky punta sulla Cyber Immunity"},"content":{"rendered":"<p><strong>Kaspersky ha pubblicato delle linee guida per mitigare i rischi associati all\u2019uso di agenti autonomi basati sull\u2019intelligenza artificiale all\u2019interno di un\u2019infrastruttura aziendale<\/strong>. Il documento applica i principi della <strong>\u201cCyber Immunity\u201d,<\/strong> un approccio fondamentale per la realizzazione di sistemi sicuri fin dalla progettazione. Attingendo a incidenti noti e a modelli di minaccia esistenti, il nuovo report esamina i rischi associati a sistemi basati su agenti sempre pi\u00f9 autonomi e illustra come instaurare la fiducia nella loro architettura per ridurre al minimo il potenziale impatto di errori o violazioni.<\/p>\n<p>Oggi gli AI agent vengono impiegati in un numero sempre maggiore di contesti aziendali: dall\u2019automazione dei processi aziendali di routine a casi d\u2019uso di grande impatto, come il supporto alle attivit\u00e0 di sviluppo software o alle funzioni di sicurezza informatica. Il report <a href=\"https:\/\/lp.kaspersky.com\/global\/ai-agent-cyber-immunity\">\u201cAI agent security through the lens of Cyber Immunity\u201d<\/a> analizza i casi d\u2019uso pi\u00f9 comuni degli AI agent, i relativi livelli di autonomia e gli incidenti reali che li hanno coinvolti e che hanno causato danni concreti, con l\u2019obiettivo di sistematizzare i rischi noti e analizzare in dettaglio i modelli di minaccia esistenti.<\/p>\n<p>Per aiutare le aziende a ridurre i rischi di incidenti, compresi quelli legati allo sfruttamento doloso degli agenti, alla concessione di privilegi eccessivi agli AI agent e alla cancellazione dei dati da parte degli agenti, nel report Kaspersky definisce i principi della \u201cCyber Immunity\u201d applicabili alla progettazione degli AI agent, ovvero:<\/p>\n<p><strong>\u00b7 Definire i presupposti di sicurezza per gli AI agent gi\u00e0 in fase di progettazione: considerare i Large Language Model (LLM) e tutti i dati che entrano nel sistema da fonti esterne come non affidabili per impostazione predefinita e richiedere una conferma umana esplicita per qualsiasi azione irreversibile.<\/strong><\/p>\n<p><strong>\u00b7 Ridurre al minimo la Trusted Computing Base (TCB): limitare il pi\u00f9 possibile l\u2019insieme dei componenti che devono essere considerati affidabili ai fini della sicurezza<\/strong><\/p>\n<p><strong>\u00b7 Isolare i componenti: utilizzare sandbox e virtual machine per isolare l\u2019ambiente di esecuzione, separare i contesti affidabili da quelli non affidabili e isolare i singoli agenti all\u2019interno dei sistemi multi-agente.<\/strong><\/p>\n<p><strong>\u00b7 Controllare le interazioni utilizzando un approccio di tipo \u201cdefault-deny\u201d: applicare criteri alle chiamate agli strumenti e ai relativi argomenti utilizzati dagli agenti per interagire con API e risorse esterne, controllare il traffico di rete e impedire all\u2019agente di modificare dinamicamente la propria supply chain.<\/strong><\/p>\n<p>Il report include inoltre <strong>raccomandazioni pratiche rivolte a CISO, <a href=\"https:\/\/www.lineaedp.it\/categoria\/cio\/\">CIO<\/a> e CTO<\/strong>, che spaziano, tra l\u2019altro, dall\u2019inventario degli AI agent allo sviluppo di policy flessibili di isolamento e containerizzazione, fino alla gestione dell\u2019agentic supply chain, con l\u2019obiettivo di creare infrastrutture sicure basate sugli agenti.<\/p>\n<p><em>\u201cSebbene la \u2018Cyber Immunity\u2019 sia stata inizialmente concepita al di fuori dell\u2019ambito dell\u2019IA, i suoi principi fondamentali si applicano direttamente ai sistemi avanzati basati su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Quando gli sviluppatori lavorano con componenti fondamentalmente non deterministici e non affidabili \u2014 come dovrebbero essere considerati, per definizione, i modelli linguistici di grandi dimensioni \u2014 dovrebbero integrare l\u2019affidabilit\u00e0 nell\u2019architettura della soluzione per limitare il potenziale impatto di errori o compromissioni\u201d,<\/em> ha commentato <strong>Vladislav Tushkanov, Head del Kaspersky AI Technology Research Center.<\/strong> \u201c<em>Un\u2019architettura sicura dovrebbe essere ulteriormente rafforzata con una strategia di difesa a pi\u00f9 livelli, sostenuta da tecnologie quali l\u2019AI Firewall e moderni livelli di sicurezza, tra cui sandbox, EDR e SIEM, per supportare al meglio le applicazioni intelligenti di oggi\u201d.<\/em><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>AI agent pi\u00f9 sicuri grazie alla Cyber Immunity: Kaspersky definisce linee guida per isolamento, controllo dei privilegi e gestione 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