Attacchi multi-turno, l’88% supera le difese dei modelli linguistici

Immagine realizzata con Ideogram

C’è un numero che dovrebbe togliere il sonno a chiunque si occupi di sicurezza dei sistemi di intelligenza artificiale, ed è 88,3 per cento. È la frequenza con cui, secondo una ricerca condotta da Cisco, gli attacchi cosiddetti multi-turno sono riusciti a superare le difese dei modelli linguistici più avanzati oggi sul mercato. Il dato è stato presentato da Amy Chang, responsabile della threat intelligence sull’IA in Cisco, durante il panel dedicato alla sicurezza degli agenti al VB Transform 2026. Insomma, chi continua a testare i propri sistemi con le classiche “lenzuolate” di attacchi single-turn sta guardando nella direzione sbagliata.

La distinzione è tutt’altro che tecnica e vale la pena spiegarla. Un test a turno singolo consiste nel sottoporre al modello una richiesta malevola isolata e osservare se resiste. Un attacco multi-turno, invece, si sviluppa nel corso di una conversazione, dove l’aggressore adatta e affina progressivamente i propri tentativi. È esattamente il modo in cui le persone interagiscono davvero con questi strumenti. La ricerca, basata su oltre trentamila prompt singoli e quasi settemila attacchi conversazionali su quindici modelli di punta, ha mostrato che ogni modello presentava vulnerabilità rilevanti, con tassi di successo variabili dall’8 all’88%.

Il quadro emerso da un sondaggio VentureBeat su 107 aziende conferma l’urgenza. Più della metà ha già registrato un incidente di sicurezza legato agli agenti o lo ha evitato per un soffio, mentre solo un terzo assegna a ogni agente un’identità propria e ben delimitata. Non sorprende che i grandi nomi della sicurezza stiano investendo miliardi. Palo Alto Networks ha completato lo scorso febbraio l’acquisizione di CyberArk per 25 miliardi di dollari, mentre Cisco ha annunciato l’intenzione di rilevare Astrix Security. Sul piano operativo, aziende come Box e Intuit puntano su principi collaudati, dai privilegi minimi agli ambienti isolati e usa e getta, fino ai controlli sulle azioni eseguibili.

Il vero insegnamento del panel, però, è di natura culturale più che tecnologica. La sicurezza degli agenti non è un problema che si risolve. I modelli cambiano, i permessi si allargano nel tempo, gli avversari imparano. L’aneddoto di Box, dove un singolo errore dell’agente ha azzerato la fiducia costruita in mesi, illustra bene la fragilità di questi equilibri. Il monitoraggio continuo insieme ai test condotti come li condurrebbe un attaccante (red-teaming) non sono più un lusso, ma la condizione minima per non scoprire in produzione ciò che i controlli superficiali avevano lasciato passare. Il che, a ben vedere, ridimensiona l’idea stessa di collaudo come momento circoscritto, spingendola verso una vigilanza che accompagna il sistema per tutta la sua vita.

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Luca Sambucci lavora da oltre trent'anni nella cybersecurity, occupandosi oggi di sicurezza dell'intelligenza artificiale o AI Security. Ha collaborato come esperto con il Governo italiano, la Commissione europea, il Centro Comune di Ricerca e l'Agenzia Europea per la Difesa. È fondatore di Noctive Security, startup che sviluppa software automatizzati di red teaming per LLM e agenti AI. Questo blog è personale e le opinioni espresse appartengono ai singoli autori.