Agenti AI: la sfida della cybersicurezza

Negli ultimi mesi si parla molto di agenti di intelligenza artificiale. Non si tratta semplicemente di chatbot evoluti o di assistenti vocali come quelli a cui siamo abituati. Gli agenti AI rappresentano un salto qualitativo significativo: software in grado di comprendere il linguaggio naturale e trasformarlo in azioni operative.

Un agente IA personale può leggere file, scrivere documenti, eseguire script, interagire con applicazioni, consultare servizi esterni, memorizzare informazioni nel tempo e coordinare attività complesse. Non si limita a suggerire. Agisce.

Questo cambia profondamente il quadro. Se fino a ieri l’AI era principalmente uno strumento di supporto informativo, oggi può diventare un vero collaboratore all’interno dell’infrastruttura digitale. La differenza fondamentale sta nella capacità di questi sistemi di operare in modo proattivo, apprendere dalle interazioni precedenti e combinare più strumenti digitali per raggiungere un obiettivo.

Pensiamo a un esempio concreto. Se chiediamo a un agente AI di organizzare un viaggio di lavoro, non si limiterà a cercare voli disponibili. Potrà controllare il calendario per verificare le date libere, confrontare prezzi su diverse piattaforme, prenotare il biglietto, aggiungere l’evento all’agenda, inviare notifiche ai colleghi coinvolti e prenotare un hotel vicino al luogo dell’appuntamento. Tutto a partire da una singola richiesta espressa in linguaggio naturale.

Questa capacità di orchestrare azioni in sequenza, prendere decisioni intermedie e adattarsi ai risultati è ciò che rende gli agenti AI così potenti. Ma è anche ciò che li rende potenzialmente critici dal punto di vista della sicurezza. Ogni azione che un agente può compiere per noi potrebbe, in caso di compromissione o configurazione errata, trasformarsi in un’azione contro l’organizzazione. Un software che opera con privilegi reali all’interno di un sistema aziendale introduce inevitabilmente un nuovo livello di esposizione.

Il caso OpenClaw

Il dibattito si è acceso in particolare attorno a OpenClaw, un assistente personale open source che ha attirato attenzione per la sua capacità di operare direttamente sul computer dell’utente.

OpenClaw non è solo un’interfaccia conversazionale. Può interagire con il sistema operativo, modificare file, automatizzare attività quotidiane, collegarsi a servizi di messaggistica e mantenere memoria persistente delle informazioni. Dal punto di vista funzionale rappresenta un esempio concreto di ciò che gli agenti IA possono diventare. Dal punto di vista della sicurezza mette in evidenza criticità strutturali.

Come altri agenti evoluti, può essere esteso tramite skill, moduli che aggiungono funzionalità specifiche. Le skill possono includere codice eseguibile, integrazioni con API esterne, logiche di automazione e accesso a risorse locali. Ampliano le capacità dell’agente, ma allo stesso tempo ne ampliano la superficie di attacco.

Casi analizzati pubblicamente hanno mostrato esposizione di credenziali in chiaro, possibilità di esfiltrazione dati verso server esterni o comportamenti non immediatamente evidenti all’utente. Non si tratta necessariamente di vulnerabilità intenzionali, ma di effetti collaterali di un ecosistema aperto e in rapida evoluzione.

Un agente con accesso al file system e capacità di eseguire comandi può diventare, se mal configurato o compromesso, un vettore operativo interno. I sistemi di sicurezza tradizionali vedono un’applicazione autorizzata che genera traffico legittimo. Non sempre riescono però a interpretare la sequenza di azioni attivate da un prompt in linguaggio naturale.

La ricerca di sicurezza

Con la crescita degli ecosistemi agentici, l’attenzione si è spostata dalla sola potenza del modello alla catena di componenti che ne estende le capacità. Il problema ricorda quello della supply chain software tradizionale, con una differenza sostanziale: qui l’attivazione del codice può essere mediata da un’istruzione linguistica.

I team di ricerca di Cisco Systems hanno evidenziato come una quota rilevante delle skill analizzate presenti comportamenti potenzialmente rischiosi, dalla gestione impropria delle credenziali alla possibilità di inviare dati verso endpoint esterni senza adeguati controlli. Per rispondere a questo scenario sono stati sviluppati strumenti di analisi dedicati, capaci di combinare verifica statica del codice, analisi comportamentale e valutazione semantica delle istruzioni.

Parallelamente, realtà come Anthropic e OpenAI stanno strutturando ecosistemi sempre più estendibili, basati su collezioni di moduli e componenti riutilizzabili. È un’evoluzione naturale della tecnologia, ma rende ancora più centrale la necessità di controllo preventivo. Il rischio principale non è l’attacco spettacolare, ma l’introduzione progressiva di componenti non verificati in ambienti produttivi.

Dove far operare un agente IA

La domanda decisiva non è se adottare o meno gli agenti IA. È dove e come farli operare. Installare un agente direttamente su server aziendali o su workstation collegate a sistemi critici significa concedergli un livello di fiducia molto elevato. Anche in assenza di vulnerabilità evidenti, restano i rischi legati a configurazioni errate, privilegi eccessivi, estensioni non verificate o utilizzi non governati.

Hypergrid, attraverso la propria infrastruttura Ycloud certificata da ACN (Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale), mette a disposizione ambienti dedicati in cui installare e gestire agenti IA in modo isolato rispetto ai sistemi aziendali. Questo significa creare un perimetro controllato dove testare, eseguire e monitorare agenti senza esporre direttamente database, file server o applicativi critici.

Un’infrastruttura di questo tipo consente segmentazione di rete, controllo granulare degli accessi, applicazione del principio del minimo privilegio e monitoraggio continuo delle attività. Eventuali anomalie restano confinate nell’ambiente dedicato. Le integrazioni verso sistemi aziendali possono essere abilitate in modo progressivo e controllato.

In questo modo l’azienda non rinuncia all’innovazione, ma la incanala all’interno di un’architettura sicura. L’agente diventa uno strumento operativo confinato in un ambiente progettato per contenerne il rischio, non un elemento distribuito nell’infrastruttura.

La differenza è sostanziale. Non si tratta di impedire l’adozione, ma di governarla. Se un agente compromesso gira su un computer aziendale, può potenzialmente accedere a file locali, credenziali salvate nel browser o connessioni VPN verso la rete interna. Se lo stesso agente opera in un ambiente Ycloud isolato, può accedere esclusivamente a ciò che gli è stato esplicitamente consentito. È un modello di sicurezza radicalmente diverso, fondato sul principio del minimo privilegio.

Innovazione e responsabilità

Gli agenti IA rappresentano un’evoluzione concreta del modo in cui interagiamo con i sistemi digitali. Possono migliorare processi, accelerare attività e supportare team tecnici e amministrativi. Ma ogni tecnologia dotata di capacità operative autonome richiede un livello proporzionale di controllo.

Il vero rischio è la nascita di una Shadow AI aziendale, fatta di agenti installati senza supervisione, integrazioni non monitorate e skill non verificate. In uno scenario del genere la superficie di attacco cresce senza che l’organizzazione ne abbia piena consapevolezza. Adottare agenti IA in un ambiente infrastrutturale certificato, segmentato e monitorato significa ridurre drasticamente questo rischio. Significa permettere sperimentazione e crescita mantenendo controllo, visibilità e capacità di intervento. Quando un software non si limita a suggerire ma agisce, la sicurezza non può essere secondaria. Deve essere parte integrante dell’architettura.

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