Un nuovo studio condotto da ricercatori di sicurezza informatica evidenzia i rischi della prompt injection nei sistemi di intelligenza artificiale generativa (GenAI). Questa tecnica permette di inserire istruzioni malevole che alterano il comportamento dell'AI, con potenziali gravi conseguenze per la sicurezza dei dati aziendali e l'integrità dei sistemi informatici.
La crescente adozione di strumenti basati su GenAI nelle aziende sta creando nuove e preoccupanti vulnerabilità. La prompt injection può consentire l'accesso non autorizzato a informazioni riservate, la diffusione di contenuti dannosi o addirittura l'esecuzione di codice malevolo. Per le organizzazioni, diventa cruciale implementare solide difese contro questi attacchi, che sfruttano l'interazione "umana" con l'AI piuttosto che falle nel codice tradizionale.
Gli esperti sottolineano come la natura di "scatola nera" dei sistemi di GenAI renda particolarmente complessa l'analisi e la mitigazione delle vulnerabilità. La rapida diffusione di queste tecnologie in ambito aziendale sta mettendo a dura prova la capacità degli analisti di sviluppare contromisure efficaci. Un aspetto critico riguarda l'uso della tecnica RAG (Retrieval-Augmented Generation), che permette all'AI di accedere a dataset aziendali personalizzati per migliorare l'accuratezza delle risposte.
Mentre il RAG offre indubbi vantaggi in termini di performance, espone anche a rischi di sicurezza significativi. Un attaccante potrebbe sfruttare il "RAG poisoning" per inserire un singolo documento malevolo nel dataset, compromettendo l'intero sistema. Ciò potrebbe portare l'AI a fornire informazioni false o sensibili agli utenti, con gravi ripercussioni.
Le vulnerabilità non si limitano al furto di dati, ma possono portare anche all'esecuzione di codice dannoso. I ricercatori hanno dimostrato come, in alcuni casi, sia possibile sfruttare la prompt injection per installare malware o compromettere i sistemi. Questo scenario è particolarmente preoccupante considerando la crescente integrazione dell'AI in strumenti che generano e eseguono codice.
Per contrastare queste minacce, aziende come Lakera stanno sviluppando soluzioni di sicurezza specifiche per i sistemi di GenAI. L'approccio include l'addestramento continuo dei modelli difensivi attraverso tecniche di gamification, che permettono di scoprire e mitigare nuove vulnerabilità. Tuttavia, data la rapida evoluzione del settore, sarà fondamentale per le organizzazioni mantenersi costantemente aggiornate sulle best practice di sicurezza e implementare rigorosi protocolli di verifica e sanitizzazione degli input forniti ai sistemi di AI.
