Man mano che i tool AI diventano più potenti, con la possibilità di accedere ai dati dell’utente in altre app e di agire per suo conto, emergono nuove sfide in materia di sicurezza. Una di queste su cui si sta concentrando maggiormente OpenAI è il prompt injection.
La prompt injection è l’inserimento fraudolento di istruzioni all’interno di contenuti apparentemente innocui, con l’obiettivo di indurre l’IA a eseguire azioni indesiderate. Il rischio aumenta con l’integrazione di queste tecnologie in sistemi in grado di accedere a dati sensibili e agire in autonomia.
Difendersi contro il prompt injection è una sfida per tutto il settore dell’intelligenza artificiale e un obiettivo fondamentale per OpenAI.
Per proteggere i suoi utenti e contribuire a migliorare i suoi modelli contro questi attacchi, OpenAI ha spiegato sul suo blog di adottare un approccio multilivello.
Ecco perché la minaccia è seria e come mitigare i rischi nell’era degli Agenti AI.
Indice degli argomenti
Prompt injection: che cos’è
Con il termine prompt injection si identifica una tecnica di ingegneria sociale applicata al contesto dell’intelligenza artificiale generativa.
A differenza degli attacchi tradizionali rivolti a esseri umani (come il phishing), questi attacchi sono diretti all’IA, sfruttando la sua tendenza ad eseguire istruzioni testuali presenti nel contesto operativo.
Le piattaforme AI moderne, infatti, elaborano prompt che non provengono solo dall’utente, ma anche da fonti esterne come pagine web, documenti o email.
Un attore malevolo può quindi inserire istruzioni occulte all’interno di questi contenuti, con l’obiettivo di deviare il comportamento del modello e ottenere un risultato non desiderato dall’utente.
Un esempio
Il fenomeno si manifesta con modalità apparentemente banali. Si consideri, per esempio, il caso in cui si richieda a un assistente AI di cercare online appartamenti con specifici criteri.
Un attaccante potrebbe inserire all’interno della descrizione di un annuncio un messaggio invisibile all’utente, ma interpretabile dall’IA, in grado di forzare la raccomandazione di quell’annuncio anche quando non corrisponde ai criteri indicati.
In scenari più critici, un messaggio email potrebbe contenere istruzioni occulte che inducono l’agente AI a cercare ed esfiltrare informazioni sensibili, come estratti conto bancari, sfruttando l’accesso precedentemente concesso dall’utente per l’elaborazione delle email.
Il rischio sale con gli Agenti AI
L’impatto potenziale di tali attacchi è proporzionale al livello di autonomia dell’agente AI.
I rischi crescono quando il sistema può agire senza supervisione continua, accedere a credenziali, effettuare transazioni, o operare in ambienti sensibili come piattaforme bancarie o gestionali aziendali.
L’approccio multilivello di OpenAI contro il rischio di prompt injection
La società guidata da Sam Altman sta mettendo a punto difese progettate per eseguire le attività desiderate dall’utente, anche quando qualcuno cerca attivamente di fuorviarlo. Questa capacità è essenziale per realizzare in modo sicuro i vantaggi dell’AGI.
Le principali realtà del settore stanno investendo in strategie multilivello per mitigare il rischio. Ecco quali sono.
Training mirato e red-teaming automatizza
Una prima linea di difesa è rappresentata dal training mirato dei modelli. Tecniche come l’Instruction Hierarchy puntano a far rispettare una gerarchia tra le istruzioni (per esempio, sistema, sviluppatore, utente, dati esterni), riducendo il rischio che contenuti non affidabili sovrascrivano regole di sicurezza.
Tuttavia, la resilienza a prompt avversariali rappresenta un problema aperto nel campo del machine learning e della sicurezza AI, e i modelli di linguaggio restano sensibili a istruzioni formulate con astuzia.
Per rafforzare questa barriera, vengono impiegati sistemi di red-teaming automatizzati, che generano scenari di attacco per allenare i modelli a
resistervi.
Monitoraggio e aggiornamento dinamico
A supporto del training vengono affiancati sistemi di monitoraggio attivo basati su IA, in grado di identificare in tempo reale pattern sospetti riconducibili a prompt injection.
Questi sistemi possono essere aggiornati dinamicamente, offrendo una risposta rapida a nuove varianti di attacco. Oltre a proteggere gli utenti, queste soluzioni permettono anche di individuare tentativi di ricerca avversariale condotti attraverso le piattaforme AI stesse, prima del loro sfruttamento in contesti reali.
Sandboxing ed altre misure
Sul fronte dell’infrastruttura, si implementano misure come la sandboxing nei contesti in cui l’IA esegue codice o interagisce con altri strumenti, al fine di contenere eventuali effetti indesiderati derivanti da istruzioni malevole.
Ulteriori accorgimenti prevedono la richiesta di conferme esplicite da parte dell’utente prima di eseguire azioni sensibili, come l’invio di email o l’effettuazione di acquisti online, e la possibilità di operare in modalità limitata (per esempio, navigazione non autenticata) quando non sono richiesti accessi a dati personali.
Supervisione più stretta
Anche sul piano dell’esperienza utente sono stati introdotti strumenti di controllo. In vari prodotti, quando l’agente AI opera su siti o contesti classificati come sensibili, possono essere attivate modalità di supervisione più strette (per esempio conferme esplicite o limitazione dell’automazione), in modo da mantenere alta la consapevolezza dell’utente su ciò che l’IA sta facendo in suo nome.
Red-teaming e bug bounty contro la prompt injection: OpenAI gioca in attacco
La strategia di protezione include anche un’intensa attività di red-teaming interna ed esterna, finalizzata ad individuare nuove tecniche di attacco.
Queste attività sono supportate da un programma di bug bounty, che premia i ricercatori indipendenti in grado di individuare scenari realistici di esfiltrazione o deviazione di dati tramite prompt injection.
Il coinvolgimento della comunità contribuisce a rafforzare le difese prima che le vulnerabilità vengano sfruttate su larga scala.
Pratiche per mitigare i rischi di prompt injection secondo OpenAI
Dal punto di vista dell’utente, OpenAI raccomanda anche alcune pratiche per ridurre il rischio.
Per esempio, limitare l’accesso dell’agente AI solo ai dati necessari per uno specifico compito, fornire istruzioni il più possibile esplicite e delimitate, monitorare attentamente le azioni dell’agente nei contesti sensibili, e confermare ogni operazione solo dopo averne verificato la correttezza.
In particolare, si suggerisce di evitare formulazioni generiche come “gestisci tutte le email” a favore di istruzioni circoscritte e verificabili.
Attacchi via prompt injection, OpenAI promuove un approccio proattivo
L’adozione crescente di agenti conversazionali dotati di capacità autonome, come la navigazione online, l’interazione con app esterne o l’esecuzione di compiti complessi su incarico dell’utente, ha reso necessario un ripensamento della sicurezza nei sistemi di intelligenza artificiale generativa.
L’evoluzione degli agenti AI comporta inevitabilmente un’evoluzione parallela delle minacce.
Sebbene gli attacchi tramite prompt injection non abbiano ancora raggiunto la stessa scala dei grandi incidenti ransomware, negli ultimi anni sono già emersi diversi casi reali, anche con impatti economici significativi. La previsione degli operatori è che la frequenza di questi episodi sia destinata a crescere.
Prompt injection rappresenta oggi una sfida di sicurezza di frontiera. Analogamente a quanto avvenuto con i malware nei primi anni 2000, è necessario sviluppare una cultura condivisa del rischio, affinché tecnologie sempre più autonome e potenti possano essere utilizzate in sicurezza.
La trasparenza delle aziende nello spiegare queste dinamiche e la condivisione
delle soluzioni rappresentano elementi cruciali per l’equilibrio tra innovazione e protezione.
Le piattaforme più avanzate stanno già adottando un approccio proattivo, con l’obiettivo di rendere l’interazione con l’IA affidabile quanto quella con un collaboratore esperto e consapevole.
