La vulnerabilità dei modelli linguistici di ultima generazione si annida in un punto cieco inaspettato: bastano poche centinaia di documenti manipolati per compromettere sistemi da miliardi di parametri. Una recente ricerca condotta da Anthropic in collaborazione con partner accademici ha dimostrato che la dimensione crescente dei modelli non garantisce affatto una maggiore resistenza agli attacchi, ribaltando le convinzioni diffuse nel settore dell'intelligenza artificiale. I risultati sollevano interrogativi urgenti soprattutto per il mondo finanziario, dove l'adozione di strumenti AI per il trading automatico e la conformità normativa sta accelerando senza adeguate protezioni.
Come funziona l'avvelenamento invisibile dei dati
Gli esperti hanno analizzato modelli linguistici con architetture comprese tra 600 milioni e 13 miliardi di parametri, ossia i pesi numerici interni che il sistema regola per generare testo e previsioni. La scoperta più allarmante riguarda la soglia critica: appena 250 documenti alterati inseriti in un dataset altrimenti pulito possono creare una "porta sul retro" nel comportamento del modello. A differenza di un attacco informatico convenzionale, questa vulnerabilità emerge dall'interno del processo di apprendimento stesso, nascosta nelle associazioni statistiche che il sistema sviluppa durante l'addestramento.
Il meccanismo sfrutta il modo in cui questi sistemi elaborano miliardi di esempi testuali per prevedere parole successive. Se un aggressore inserisce dati che collegano una frase specifica a risposte anomale o sensibili, il modello apprende silenziosamente quella correlazione. In seguito, quando la stessa espressione riappare in ambiente di produzione, il sistema può comportarsi in modo imprevedibile senza violare codice di sicurezza né attivare allerta nei sistemi di protezione.
Il punto debole della supply chain dei dati
Microsoft ha documentato nel suo Security Blog come gli attaccanti stiano sfruttando configurazioni errate nei repository Azure Blob Storage per alterare o inserire informazioni utilizzate nell'addestramento AI. Questa convergenza tra avvelenamento dei dati e vulnerabilità cloud evidenzia come la superficie d'attacco si sia espansa ben oltre il codice sorgente, investendo l'intera catena di approvvigionamento dei dati. I ricercatori di Anthropic hanno misurato l'impatto attraverso la "perplessità", una metrica che indica quanto confidentemente un modello predice sequenze di testo: dopo l'avvelenamento, questo valore aumentava drasticamente, dimostrando come una frazione minima di input corrotti possa compromettere l'affidabilità complessiva.
Nel settore finanziario, le implicazioni si traducono in rischi operativi concreti e quantificabili. Gestori patrimoniali e hedge fund che utilizzano intelligenza artificiale per automatizzare operazioni di trading o verifiche di conformità considerano ora l'avvelenamento dei dati tra le minacce prioritarie, secondo quanto riportato da Bloomberg Law. Anche distorsioni minime possono portare a valutazioni errate degli asset o generare segnali di sentiment completamente falsati. Responsabili della conformità hanno dichiarato che basterebbero poche centinaia di documenti manipolati per influenzare miliardi di dollari in asset se integrati nei modelli operativi.
La risposta dei regolatori americani
Le autorità di vigilanza si stanno muovendo rapidamente. Nell'agosto 2025, la Securities and Exchange Commission statunitense ha istituito una AI Task Force dedicata per coordinare la supervisione sull'addestramento dei modelli, la governance dei dati e l'obbligo di rendicontazione dei rischi. Il rapporto annuale FINRA sulla vigilanza regolamentare del 2025 rivela che il 68% dei broker-dealer intervistati sta già utilizzando o testando strumenti AI per conformità, sorveglianza delle transazioni e valutazione dell'idoneità dei clienti.
Tuttavia, solo il 37% di queste aziende dispone di framework formali per monitorare l'integrità dei dataset e dei modelli AI forniti da terze parti, evidenziando lacune di supervisione crescenti mentre l'adozione accelera. Parallelamente, il National Institute of Standards and Technology ha aggiornato il proprio quadro di gestione del rischio AI, ponendo l'accento sulla qualità e tracciabilità dei dati come principi fondamentali di governance.
L'ecosistema FinTech corre ai ripari
Come documentato da PYMNTS, la qualità dei dati determina ormai le prestazioni dell'intelligenza artificiale nei pagamenti B2B intelligenti. Sistemi automatizzati per lo screening delle frodi, l'abbinamento dei fornitori e la riconciliazione contabile dipendono da informazioni pulite. Record corrotti potrebbero propagarsi attraverso interi flussi operativi, causando transazioni indirizzate erroneamente, segnalazioni di conformità sbagliate o ritardi nei pagamenti ai fornitori, erodendo la fiducia nei sistemi finanziari guidati dall'AI.
Le istituzioni finanziarie stanno implementando sistemi di data lineage per tracciare origine, proprietà e cronologia di trasformazione di ogni dataset, consentendo a regolatori e revisori di verificare come sono stati addestrati i modelli AI. Alcune organizzazioni sperimentano la marcatura crittografica, che incorpora firme digitali invisibili nei dataset per verificarne l'autenticità prima dell'utilizzo, una tecnica esplorata anche nelle ricerche iniziali di Cloudflare sul watermarking. Altri stanno integrando sistemi di rilevamento delle anomalie per individuare irregolarità statistiche o pattern anomali che potrebbero indicare manomissioni o tentativi di avvelenamento. Insieme, queste protezioni — tracciabilità, autenticità e monitoraggio delle anomalie — si configurano come difese essenziali per preservare l'integrità dei dati nei sistemi finanziari basati sull'intelligenza artificiale.