Agenti AI: rischi emergenti nel 2026 secondo gli esperti e come difendersi

Minacce emergenti degli agenti AI nel 2026

Nel 2026 le organizzazioni si trovano a dover affrontare minacce inedite legate alla diffusione degli agenti AI: entità autonome che interpretano, decidono e agiscono su dati e sistemi reali. Le conseguenze includono vettori d’attacco nascosti, compromissioni dell’orchestrazione degli strumenti, esposizione incontrollata di informazioni sensibili e diffusione di agenti non autorizzati. Questo testo analizza le dinamiche di rischio emergenti, il ruolo del Model Context Protocol come punto critico e le lacune operative e normative che rendono urgente ripensare governance, controllo degli accessi e monitoraggio in tempo reale.

Indice dei Contenuti:

La transizione rapida da modelli LLM passivi ad agenti AI autonomi ha generato una superficie di attacco radicalmente diversa: non più semplici input utente, ma flussi multipli di dati esterni che l’agente interpreta come istruzioni operative. Queste entità possono leggere siti web, documenti condivisi e API, integrando contenuti esterni nelle proprie decisioni. Di conseguenza, tecniche tradizionali di sicurezza per i modelli linguistici non risultano più adeguate; i controlli devono evolvere verso meccanismi che validino non solo il prompt iniziale ma anche le intenzioni e le azioni previste dall’agente in ogni istante.

Gli attacchi di nuova generazione sfruttano la fiducia implicita concessa agli agenti: permessi per accedere a database, inviare email, interagire con interfacce web e orchestrare flussi di lavoro. Un singolo punto debole – credenziali esposte, un endpoint API non segmentato, o una pagina web malevola – può indurre comportamenti dannosi a catena. Inoltre, l’aumento del numero di agenti per azienda amplifica il rischio sistemico: ogni agente aggiuntivo introduce dipendenze, credenziali e permessi che moltiplicano la superficie d’attacco.

La diffusione incontrollata di agenti sviluppati fuori dal perimetro IT centralizzato («Shadow AI») peggiora la situazione: team di progetto adottano strumenti esterni senza policy di sicurezza, creando silos di rischio difficili da individuare. L’incapacità di mappare e inventariare tutti gli agenti operativi rende inefficace qualsiasi strategia difensiva basata su checklist tradizionali. Occorre una governance che combini discovery automatizzata, classificazione del rischio e restrizione dei privilegi in tempo reale.

Infine, il contesto normativo e commerciale sta spingendo verso requisiti obbligatori di sicurezza per gli agenti AI. La pressione regolatoria, unita ai potenziali costi di data breach e all’aumento delle responsabilità legali, rende inevitabile l’adozione di controlli progettati specificamente per sistemi autonomi: monitoraggio comportamentale continuo, policy engine che blocchi azioni non conformi e protezioni dedicate per lo strato di orchestrazione che connette l’LLM agli strumenti esterni.

FAQ

• Che cosa rende gli agenti AI una minaccia diversa rispetto agli LLM tradizionali?

  Gli agenti non si limitano a rispondere: eseguono azioni su sistemi reali, integrano dati esterni e agiscono con permessi che possono compromettere risorse sensibili, amplificando la superficie d’attacco rispetto agli LLM passivi.

• Perché il prompt injection indiretto è particolarmente pericoloso?

  Perché l’istruzione malevola è nascosta in dati esterni che l’agente elabora come parte del suo lavoro, bypassando i filtri progettati per l’injection diretto e innescando azioni non intenzionali.

• Qual è il ruolo dell’MCP nella sicurezza degli agenti?

  L’MCP orchestra accessi, permessi e strumenti: comprometterlo equivale a ottenere il controllo operativo dell’ecosistema degli agenti, rendendolo un target ad alto valore per gli attaccanti.

• Cosa si intende con «Shadow AI» e perché è rischiosa?

  Si tratta di agenti creati e gestiti da team non IT con strumenti esterni, senza controllo centralizzato: accedono a dati sensibili senza protezioni adeguate e spesso non sono tracciati dall’IT.

• Quali controlli sono necessari per mitigare queste minacce?

  Discovery automatizzata degli agenti, controllo dei privilegi, monitoraggio comportamentale in tempo reale, policy engine per validare azioni e protezioni specifiche per l’MCP sono misure fondamentali.

• La normativa influenzerà le pratiche di sicurezza per gli agenti AI?

  Sì: la crescente attenzione normativa renderà la sicurezza degli agenti un requisito obbligatorio per molte organizzazioni, spingendo verso adozione di standard e piattaforme di sicurezza dedicate.

Prompt injection indiretto e difese in tempo reale

Nel contesto degli agenti autonomi, il prompt injection indiretto si afferma come vettore d’attacco sistemico: istruzioni malevole nascoste in risorse esterne vengono assorbite dall’agente durante normali operazioni e trasformate in comandi attivi. Difendere le infrastrutture richiede soluzioni che vadano oltre la sanitizzazione del prompt iniziale e introducano controlli in tempo reale sul ciclo decisionale e sulle azioni eseguite.

Gli attacchi sfruttano la naturale funzione di intake dati degli agenti: pagine web, documenti condivisi, payload API e metadati possono contenere istruzioni camuffate che l’agente incorpora nella propria pipeline cognitiva. Poiché tali istruzioni non transitano dall’interfaccia utente originaria, le contromisure tradizionali — pattern matching sul prompt o filtri statici — risultano spesso inefficaci. La difesa efficace si basa su tre livelli integrati: prevenzione contestuale, validazione delle intenzioni e controllo delle azioni reali.

La prevenzione contestuale implica il controllo e la classificazione delle fonti esterne prima che il contenuto entri nella sfera di influenza dell’agente. Questo significa applicare politiche di trust basate su attestazioni delle origini, firme digitali dei documenti, e uso di proxy sicuri per il web agentico che intercettino e neutralizzino payload sospetti. Tali proxy devono supportare l’analisi semantica del contenuto per rilevare pattern di istruzioni nascoste, non solo corrispondenze lessicali.

La validazione delle intenzioni è il nucleo della difesa in tempo reale: ogni azione proposta dall’agente viene tradotta in un piano operativo che deve essere valutato rispetto a policy aziendali esplicite. Un motore di policy deve confrontare l’intento dichiarato dall’agente, le risorse coinvolte e il contesto operativo, assegnando un livello di rischio e imponendo vincoli o blocchi prima dell’esecuzione. Questo approccio richiede logging immutabile delle decisioni e spiegabilità sufficiente per audit e intervento umano.

Il controllo delle azioni reali completa il quadro. Non basta fermare istruzioni pericolose: è necessario monitorare e limitare le operazioni che l’agente può compiere su sistemi critici tramite meccanismi di least privilege dinamico e time-boxing delle sessioni. L’introduzione di “canary actions” e sandbox operative riduce l’impatto degli exploit: azioni potenzialmente sensibili vengono eseguite prima in ambienti isolati e verificate automaticamente per scongiurare esfiltrazioni o modifiche non autorizzate.

Infine, la resilienza dipende dall’integrazione di telemetria avanzata e rilevamento delle anomalie comportamentali. Sistemi di monitoraggio continuo devono analizzare sequenze di comandi, pattern di accesso e flussi di dati per individuare deviazioni sottili dall’operatività attesa. L’uso di modelli comportamentali addestrati su baseline aziendali consente di identificare prompt injection indiretto anche quando i singoli elementi sembrano innocui. Lavorare proattivamente su discovery degli agenti, gestione dei permessi e policy engine in tempo reale trasforma il prompt injection indiretto da rischio in una minaccia gestibile.

FAQ

• Cos’è esattamente il prompt injection indiretto?

  È un attacco in cui istruzioni malevole sono nascoste in risorse esterne che un agente autonomo legge e interpreta come parte del suo task, inducendolo a eseguire azioni non intenzionali.

• Perché i filtri tradizionali non bastano?

  I filtri sul prompt iniziale non analizzano i dati esterni assimilati dall’agente durante l’esecuzione: l’injection indiretto sfrutta questa lacuna inserendosi nelle sorgenti successive al prompt.

• Quali misure preventive sono più efficaci?

  Controllo delle fonti, proxy web agentico con analisi semantica, firme digitali dei documenti e policy di trust sulle origini riducono l’esposizione iniziale.

• Cosa significa validazione delle intenzioni?

  Significa tradurre le azioni proposte dall’agente in piani operativi verificati contro policy aziendali prima dell’esecuzione, assegnando livelli di rischio e richieste di autorizzazione.

• Come si limita l’impatto di un’injection riuscita?

  Attraverso sandbox operative, least privilege dinamico, time-boxing e canary actions che confinano le azioni sospette e ne consentono la verifica sicura.

• Quale ruolo ha il monitoring comportamentale?

  Consente di rilevare deviazioni sottili dal comportamento atteso dell’agente, individuando attacchi nascosti anche quando i singoli input appaiono innocui.

Browser agentici e rischi per il web aziendale

Gli agenti che operano tramite browser trasformano il web da risorsa passiva a vettore d’attacco attivo: la loro capacità di navigare, compilare form e interagire con elementi dinamici consente exploit che non erano possibili con LLM tradizionali. Questa evoluzione richiede difese specifiche sul piano della superficie web e del controllo delle azioni automatizzate.

Un agente browserico incaricato di attività apparentemente innocue — raccolta dati di mercato, verifica dello stato di un fornitore, aggiornamento di report — può essere deliberatamente deviato visitando pagine costruite per manipolarne il comportamento. Queste pagine non devono necessariamente contenere payload espliciti: strutture HTML, script di terze parti o risposte API appositamente confezionate possono veicolare istruzioni nascoste che l’agente interpreta come compiti successivi. Poiché l’agente possiede spesso credenziali e permessi per eseguire operazioni automatiche, il risultato può essere l’esfiltrazione di dati, la modifica di record interni o l’innesco di transazioni non autorizzate.

La prima linea di difesa è la segmentazione dei privilegi a livello di browser agentico. Ogni agente dovrebbe operare con credenziali minimali, accessi temporanei e scope strettamente limitati alle risorse necessarie. Va introdotto un sistema di *consent anchoring*: prima di eseguire azioni che coinvolgono risorse sensibili, l’agente deve ottenere una validazione contestuale da un motore di policy che verifichi origine, contesto e correlazione con il task assegnato. Questo previene che semplici click automatici si traducano in scritture o esportazioni di dati critici.

Parallelamente è essenziale disporre di un proxy web agentico che filtri e normalizzi i contenuti destinati agli agenti. Tale proxy deve andare oltre il controllo delle firme e includere analisi comportamentale delle pagine visitate: identificazione di pattern di comando nascosti in script, rilevamento di redirect sospetti e neutralizzazione di payload che manipolano il DOM per iniettare istruzioni. Il proxy deve inoltre fornire attestazioni di integrità delle risorse ricevute, permettendo al motore di policy di decidere se considerare affidabile una fonte.

Testing e simulazione sono strumenti operativi irrinunciabili. Le organizzazioni devono includere scenari di attacco agentico nelle attività di red team, validando come gli agenti reagiscono a siti compromessi e verificando l’efficacia dei blocchi preventivi. Le azioni sospette identificate nelle simulazioni devono tradursi in regole operative per il proxy e nel rafforzamento delle policy di accesso.

Per mitigare gli effetti di una compromissione, è necessario introdurre meccanismi di limitazione delle azioni in tempo reale: rate limiting delle operazioni sensibili, time-boxing delle sessioni agentiche e “canary transactions” che segnalano immediatamente comportamenti non consentiti. L’integrazione di telemetria granulare — click, navigazioni, form compilati, risorse esterne coinvolte — consente l’analisi forense rapida e l’adozione di contromisure automatiche, come la revoca istantanea dei token agentici compromessi.

Infine, il rischio web va affrontato anche a livello organizzativo: policy chiare per l’utilizzo dei browser agentici, inventario centralizzato degli agenti abilitati alla navigazione, formazione dei team su come riconoscere e segnalare attori malevoli. Solo combinando controllo dei privilegi, filtering approfondito delle risorse web, test operativi e monitoraggio continuo si può contenere la minaccia rappresentata dagli agenti browserici.

FAQ

• Come fanno gli agenti browserici a essere usati come vettore d’attacco?

  Interagendo automaticamente con pagine web compromesse che contengono istruzioni o payload nascosti, gli agenti possono eseguire azioni dannose se posseggono permessi adeguati.

• Qual è la prima misura da adottare per mitigare il rischio?

  Implementare privilegi minimali e accessi temporanei per gli agenti che navigano, insieme a un motore di policy che richieda validazione contestuale delle azioni sensibili.

• Che ruolo ha un proxy web agentico?

  Filtra, normalizza e analizza i contenuti destinati agli agenti, rilevando script e redirect sospetti e fornendo attestazioni di integrità sulle risorse.

• Perché è importante il testing con red team?

  Permette di validare la resilienza degli agenti contro siti malevoli e di trasformare le falle individuate in regole operative efficaci.

• Come limitare l’impatto di una compromissione?

  Usare rate limiting, time-boxing, canary transactions e telemetria granulare per rilevare e isolare tempestivamente comportamenti anomali.

• Quali controlli organizzativi servono?

  Inventario centralizzato degli agenti browserici, policy d’uso chiare e formazione dei team per riconoscere segnali di compromissione.

Protezione dell’MCP e governance degli agenti

Proteggere l’MCP e governare gli agenti richiede un approccio sistematico: l’MCP è il punto di controllo che media permessi, strumenti e workflow, e la sua compromissione espone l’intera infrastruttura agentica. La strategia difensiva deve includere hardening dell’orchestrazione, segmentazione dei servizi, gestione fine-grained dei privilegi, discovery continua degli agenti e policy di governance che integrino auditability e explainability delle decisioni autonome.

L’MCP non può essere trattato come un componente applicativo qualunque. Occorre applicare principi classici di sicurezza (least privilege, defense in depth, separation of duties) adattandoli però alla dinamicità degli agenti: credenziali temporanee con scadenze automatiche, scope limitati per ciascun tool binding e token a uso singolo sono misure imprescindibili. Ogni binding tra agente e risorsa esterna deve essere registrato con metadati che descrivano scopo, proprietario e periodo di validità, facilitando revoche rapide in caso di anomalia.

La segmentazione logica dell’MCP riduce la blast radius. In pratica significa esporre agli agenti solo wrapper API con surface minimizzata e interfacce con capability ridotte, anziché permessi diretti ai sistemi critici. Questi gateway intermedi devono implementare policy engine che validino le richieste a livello semantico: non solo controlli sintattici, ma verifica che l’azione richiesta sia coerente con il task assegnato e con le regole aziendali. Attestazioni crittografiche delle decisioni e logging immutabile delle transazioni consentono audit forense e attribuzione delle azioni.

Discovery e inventario degli agenti sono prerequisiti operativi. Strumenti automatizzati devono identificare ogni istanza agentica, registrare il suo proprietario, la lista di strumenti a cui accede e il livello di rischio associato. Questa mappatura deve essere integrata con CMDB e sistemi IAM per consentire policy centralizzate e risposte coordinate. Solo conoscendo la popolazione di agenti è possibile applicare policy di segregazione degli ambienti e controllare le dipendenze transitive che generano vulnerabilità.

Governance significa anche definire ruoli e responsabilità: team di sviluppo, operation e sicurezza devono avere responsabilità chiare su provisioning, test e monitoraggio degli agenti. Devono esistere processi obbligatori di approvazione per ogni nuovo binding MCP — inclusi penetration test e validazione della compliance — prima dell’abilitazione in produzione. L’adozione di standard interni per la classificazione dei dati e il mapping dei livelli di accesso semplifica il lavoro del policy engine e rende automatiche molte decisioni di autorizzazione.

La resilienza operativa si costruisce con meccanismi di controllo runtime: rilevamento delle anomalie nel comportamento degli agenti, rate limiting delle chiamate verso risorse critiche, e rollback automatico delle azioni sospette. L’MCP deve esporre capability di “circuit breaking” che interrompano flussi anomali e attivino processi di containment. Inoltre, è fondamentale disporre di test di integrità e simulazioni regolari che verifichino la robustezza delle policy e la capacità di revoca delle credenziali in scenari realistici.

Infine, la protezione dell’MCP richiede investimenti in strumenti di sicurezza specifici per agenti: policy engine con supporto alla validazione semantica delle intenzioni, sistemi di gestione dei segreti pensati per credenziali temporanee e rotazione automatica, e soluzioni di telemetria che correlino eventi a livello di agente, binding e risorsa. Senza questi elementi, la governance resta teorica: solo l’integrazione operativa tra discovery, controllo dei privilegi, policy enforcement e monitoraggio continuo può rendere l’MCP un elemento sicuro e affidabile nell’architettura degli agenti.

FAQ

• Perché l’MCP è più critico di un normale API gateway?

  Perché l’MCP non solo instrada chiamate ma orquestra permessi, strumenti e decisioni autonome; comprometterlo consente controllo operativo sull’ecosistema agentico.

• Qual è la misura più urgente da implementare sull’MCP?

  Introdurre credenziali temporanee e scope ridotti per ogni binding, accompagnate da logging immutabile e policy engine che validi le intenzioni.

• Come si tiene traccia di tutti gli agenti in azienda?

  Con discovery automatizzata integrata in CMDB/IAM che registra proprietario, tool binding e livello di rischio, aggiornando l’inventario in tempo reale.

• Che ruolo ha il policy engine nell’orchestrazione?

  Valida semantica e coerenza delle azioni proposte, assegna livelli di rischio e può bloccare o limitare operazioni non autorizzate.

• Come si limita la blast radius in caso di compromissione?

  Segmentazione dei servizi, wrapper API con capability ridotte, circuit breaking, rate limiting e revoca automatica dei token sospetti.

• Quali strumenti servono per una governance efficace?

  Policy engine semantico, secret management con rotazione automatica, discovery agentica, logging immutabile e telemetria correlata per rilevamento e forense.